这意味着归一化操作会根据 normalized_shape 的最后 D 个维度(hidden_size)计算均值和标准差。 例如: 如果输入的张量形状是 (2, 3, 5),而 normalized_shape 是 (3, 5),那么均值和标准差会在最后两个维度上计算,即: μ=input.mean(dim=(-2, -1)) σ=input.std(dim=(-2, -1)) 这种方式的优势在...
这里结合PyTorch的nn.LayerNorm算子来看比较明白: nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None) normalized_shape:归一化的维度,int(最后一维)list(list里面的维度),还是以(2,2,4)为例,如果输入是int,则必须是4,如果是list,则可以是[4], [2,4], [2,...
torch.nn.LayerNorm(normalized_shape,eps=1e-05,elementwise_affine=True) 参数: normalized_shape: 输入尺寸 [∗×normalized_shape[0]×normalized_shape[1]×…×normalized_shape[−1]] eps: 为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。 elementwise_affine: 布尔值,当设为...
如论文Layer Normalization中所述,对小批量输入应用层规范化 均值和标准差是在最后D维度上计算的,其中D是normalized_shape的维度。例如,如果normalized_shape是(3, 5)(二维形状),则在输入的最后 2 维(即input.mean((-2, -1)))上计算平均值和标准差。和是normalized_shape的可学习仿射变换参数,如果elementwise_...
nn.LayerNorm(normalized_shape)中的 normalized_shape是最后的几维,LayerNorm中weight和bias的shape就是传入的normalized_shape。 输出维度不同,BN 输出维度为C, LN输出维度为 N transformer 为什么使用 layer norm 测试集中出现比训练集更长的数据,tranformer支持任意长度输入 ...
importtorchimporttorch.nnasnn# 创建LayerNorm层layer_norm= nn.LayerNorm(normalized_shape=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64)# 应用LayerNormoutput= layer_norm(x) 2.3 Layer Normalization的优缺点 优点: 与小批量大小无关:适用于小批量训练和在线学习。
LayerNorm前向传播(以normalized_shape为一个int举例) 如下所示输入数据的shape是(3, 4),此时normalized_shape传入4(输入维度最后一维的size),则沿着最后一维(沿着最后一维的意思就是对最后一维的数据进行操作)求和,并用这两个结果把batch沿着最后一维归一化,使其均值为0,方差为1。归一化公式用到了eps(),即。
# 注意LayerNorm和layer_norm里的normalized_shape指的都是shape里的数字,而不是index; # 在内部pytorch会将这个数字转成index nn_layer_norm = torch.nn.LayerNorm(normalized_shape=[3], eps=1e-5, elementwise_affine=True) print("LayerNorm=", nn_layer_norm(x)) ...
normalized_shape: 输入尺寸 [∗×normalized_shape[0]×normalized_shape[1]×…×normalized_shape[−1]] AI代码助手复制代码 eps: 为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。 elementwise_affine: 布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。
输入 x 在normalized_shape 这几维上求均值和方差。 第三个参数 elementwise_affine 代表是否要对 normalize 的结果做变换,即 normalize 的结果乘 gamma,加 beta。若 elementwise_affine=True,就多了两个模型参数 gamma 和beta,形状为 normalized_shape。 例如对于输入 x 形状为 (N, C, H, W), normalized_...