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...
nn.LayerNorm(embedding_dim) #在embedding_dim维度上做归一化 output = layer_norm(embedding) print(output.shape) # Image Example N, C, H, W = 20, 5, 10, 10 input = torch.randn(N, C, H, W) layer_norm = torch.nn.LayerNorm([C, H, W]) # 在每张图像上做归一化 output = layer_...
#1.使用torch的layer norm来进行操作,然后看一下ln后的矩阵是什么样子#创建了一个2*3*4的随机矩阵batch_size, seq_size, dim = 2, 3, 4embedding=torch.randn(batch_size, seq_size, dim)print("embedding:", embedding)#创建一个LayerNorm层layer_norm = torch.nn.LayerNorm(dim, elementwise_affine=Fa...
print("F.layer_norm=", layer_norm) # dim是维度的index mean = torch.mean(x, dim=[1], keepdim=True) # 这里注意是torch.mean而不是torch.sum # 所以通过torch.var函数是不可以的 var = torch.mean((x - mean) ** 2, dim=[1], keepdim=True)+ 1e-5 print("my LayerNorm=", var,(x...
var = ((X - mean) ** 2).mean(dim=0) # (num_features,) else: # 使用二维卷积层的情况,计算通道维上(axis=1)的均值和方差。 mean = X.mean(dim=(0, 2, 3), keepdim=True) # (1,num_features,1,1) 保持X的形状,以便后面可以做广播运算 ...
layer_norm = nn.LayerNorm(embedding_dim) # shape是10. 所以结果是他在最后一个维度上保持shape.前面20*5 都做mean了. nlp经典做法是对最后一个维度做layernorm.也就是对channel做. The mean and standard-deviation are calculated over the last D dimensions ...
const int thrx = threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x; // 计算当前线程在块内的唯一线性索引 // 将 lvals 指针设置为指向当前处理的 i1 索引处张量的开始位置。 // vals 是整个张量数据的起始指针,i1*n2 计算出当前索引在张量中的线性位置。
self.pos_embedding_random = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim))self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.dropout = nn.Dropout(emb_dropout) self.transformer = Transformer(dim, depth, ...
(torch.ones(features))self.b_2=nn.Parameter(torch.zeros(features))self.eps=epsdefforward(self,x):# mean(-1) 表示 mean(len(x)), 这里的-1就是最后一个维度,也就是hidden_size维mean=x.mean(-1,keepdim=True)std=x.std(-1,keepdim=True)returnself.a_2*(x-mean)/(std+self.eps)+self....
因此,首先需要对输入数据在隐藏层维度上进行汇总,在PyTorch中使用torch.mean(input, dim)计算输入数据的均值,dim表示要进行求均值的维度。得到的均值保存在mean中。 3. 接下来,对输入数据与均值进行中心化处理。中心化是指将输入数据减去均值,得到的结果保存在centered_input中。 4. 然后,计算输入数据的方差。在...