self.beta=nn.Parameter(torch.zeros(num_features))defforward(self,X):layer_mean=X.mean(dim=(-1),keepdim=True)layer_var=X.var(dim=(-1),keepdim=True,unbiased=False)X_norm=(X-layer_mean)/torch.sqrt(layer_var+self.eps)returnself.gamma*X_norm+self.beta# 示例使用bn=BatchNorm(num_featur...
与layerNorm相比,RMS Norm的主要区别在于去掉了减去均值的部分,计算公式为: 这里的a_{i}与Layer Norm中的x等价,作者认为这种模式在简化了Layer Norm的同时,可以在各个模型上减少约 7%∼64% 的计算时间 代码实现:https://github.com/bzhangGo/rmsnorm 3. Deep Norm(Deep Normalization) Deep Norm是对Post-LN...
def __init__(self,input_nc,ndf=64,n_layers=3,norm_layer=nn.BatchNorm2d): """ConstructaPatchGANdiscriminatorParameters: input_nc (int)-- the number of channels in input imagesndf (int)-- the number of filters in the last conv layern_layers (int)-- the number of conv layers in the...
importtorchimporttorch.nnasnn# 创建一个LayerNorm对象,设置特征维度为10layer_norm=nn.LayerNorm(10)# 构造一个输入张量,形状为(3, 10),表示有3个样本,10个特征input_tensor=torch.randn(3,10)# 进行层归一化normalized_tensor=layer_norm(input_tensor)print("输入张量:\n",input_tensor)print("层归一化...
LayerNorm是对每个样本的所有特征做归一化,这消除了不同样本间的大小关系,但是保留了一个样本内不同特征之间的大小关系。LayerNorm 适用于 NLP 领域,这时输入尺寸为 (批量大小x序列长度x嵌入维度),如下图所示 注意这时长 的token 序列中,每个 token 对应一个长为 ...
#2.自己手动来对最后一个维度进行计算,如果和上面的结果一样,说明layernorm的计算和我们的计算是一样的eps: float = 0.00001#计算了embedding张量在最后一个维度上的均值,并将结果存储在变量mean中。#dim=(-1):这个参数指定了要在哪个维度上计算均值。在这里,-1表示最后一个维度,所以这个函数会计算embedding张量...
LayerNorm的优势在于特征维度的独立性。在Transformer等结构中,它能稳定处理不同长度的输入序列,缓解RNN类模型的长程依赖问题。缺点是计算量随特征维度增长而增加,且对特征缩放敏感——当特征维度从512扩增至1024时,原有缩放参数可能失效。 典型应用场景 BatchNorm在ResNet、VGG等卷积网络中使用效果显著。具体实现时需要...
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...
LayerNorm 与BN不同,LN计算用于归一化单个数据样本中所有特征的均值和方差。它应用于每一层的输出,独立地规范化每个样本的输入,因此不依赖于批大小。 LN有利于循环神经网络(rnn)以及批处理规模较小或动态的情况。 GroupNorm GN将信道分成若干组...
Layer Norm的定义是对每个样本的每个特征维度进行归一化处理,即将每个特征减去该特征在该样本上的均值,然后再除以该特征在该样本上的标准差。这样做的目的是使得每个特征维度上的数值分布更加稳定,避免了输入分布的变化对网络的训练造成的影响。 通过Layer Norm,网络的每一层都能够更好地适应输入数据的分布变化,使得网...