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...
LayerNorm 实现原理 落入凡间的小柴 杰出的铲屎官4 人赞同了该文章 // TODO() import torch from torch import nn import numpy as np N, C, H, W = 1, 2, 3, 3 input = torch.randn(N, C, H, W) layer_norm = nn.LayerNorm([C, H, W], elementwise_affine=False) output = layer_nor...
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...
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,tra...
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...
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...
批量归一化:定义和PyTorch实现 让我们简要回顾一下深度神经网络中BatchNorm的基本概念。这个想法最初是由Ioffe和Szegedy在一篇论文中引入的,作为加速卷积神经网络训练的一种方法。假设zᵃᵢ表示深度神经网络给定层的输入,其中a是从a=1,…,Nₛ运行的批次索引,i是从i=1,…,C运行的特征索引。这里Nₛ是一个批...
python实现normpython的norm函数 本文所包括的numpy库中的函数主要应用于深度学习领域所涉及到的,会持续更新.python版本3.7。 np.xxx函数总结1.np.meshgrid( )2.np.nansum() || np.nanmean()3.np.arange(x,y,h)4.np.c_() || np.r_()5.np.dot()6.np.multiply()7.np.linalg.norm()8.np.power...
感觉是因为信息分布的问题。CNN卷积将分布式信息抽象出类离散信息；你说的RNN我可以理解成NLP领域，典型的...