1.1 LayerNorm 前向的 CPU 实现 首先实现 CPU 版本的 benchmark, 首先确定输入输出参数: int B, int T, int C // 输入输出shape,默认为 8, 1024, 768 const float* inp // 输入x,shape为 [B, T, C] float* mean, float* rstd // 输入x的均值\mu, 及标准差的倒数 1/\sigma, 该值随机初始化...
最直接的 LayerNorm(CPU 实现) voidlayernorm_forward_cpu(float*input,float*out,float*weight,float*bias,floateps,intB,intT,intC){// In normal, the input data has shape [B, C, K], B is batch size, C is// number of channels, K is sequence lengthfor(introw=0;row<B*T;++row){float...
https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/layer_norm_cuda.cpp 这个文件是基于实现的LayerNorm cuda kernel使用torch extension模块导出python接口。 同时这个文件还写了几个工具函数,比如compute_n1_n2用来计算LayerNorm中非归一化和归一化部分的大小:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cu...
warp_buf2[write_idx]=curr_dout*(c_h-curr_beta)/static_cast(clamp_by_magnitude(gamma[i2],eps)); }else{ warp_buf2[write_idx]=curr_dout*(c_h-mean[i1])*invvar[i1]; } }else{ if(MemoryEfficient){ warp_buf2[write_idx]=curr_dout*(c_h)/static_cast(clamp_by_magnitude(gamma[i2...
@文心快码layernorm实现 文心快码 作为Comate,我将基于你的要求,详细解答关于Layer Normalization的问题。 1. Layer Normalization的基本原理 Layer Normalization是一种归一化技术,用于稳定深度学习模型的训练过程。它通过对神经网络中某一层的所有激活值进行归一化,使得每一层的输入保持相同的分布。这有助于减少内部协...
例如对于输入 x 形状为 (N, C, H, W), normalized_shape 为(H, W) 的情况,可以理解为输入 x 为(N*C, H*W),在 N*C 个行上,每行有 H*W 个元素,对每行的元素求均值和方差,得到 N*C 个mean 和inv_variance,再对输入按如下 LayerNorm 的计算公式计算得到 y。若 elementwise_affine=True ,则...
backward算子,给定dout,mean和rstd,计算din,dweight和dbias,没什么特别的。 看了下pytorch的cpu实现,其实比较基础,没有过多优化:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/0b667c073e715be2dbc415b9d62a0261fae0e8a9/aten/src/ATen/native/cpu/layer_norm_kernel.cpp...
归一化后的特征:维度与输入相同 (N,H,W,C)(N,H,W,C)。 缩放因子(gamma)和平移因子(beta):维度也为 (C,)(C,),即每个通道上的缩放和平移参数。 当输入维度为 (N,S,D)(N,S,D) 时(NLP) NLP 中的 BN 很模糊,因为一般在 NLP 中不使用 BN,有说输入应该是 (N,D,S)(N,D,S) 维度的,按照...
GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值;这样与batchsize无关,不受其约束。 SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。 1 BatchNorm torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running...
可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值;这样与batchsize无关,不受其约束。SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。