论文链接:https://arxiv.org/abs/1607.06450 torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None) 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),...
else: self.register_parameter('bias', None) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None) self.reset_parameters() def reset_parameters(self) -> None: if self.elementwise_affine: init.ones_(self.weight) if self.bias is not None: init.zeros_(self.b...
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,...
16. 实验4 None结构如下: class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.linears = nn.Sequential( nn.Linear(2, 20), nn.Linear(20, 20), nn.Linear(20, 20), nn.Linear(20, 20), nn.Linear(20, 1), ) def forward(self, x): _ ...
torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None) 参数含义: num_features:如果你输出的tensor是(N,C,L)维度的,那么这里定义为C;如果你输入的tensor是(N,L)维度的,则此处设定为L。这里N表示batch_size,C是数据的channel(...
pytorch中使用LayerNorm的两种方式,一个是nn.LayerNorm,另外一个是nn.functional.layer_norm 1. 计算方式 根据官方网站上的介绍,LayerNorm计算公式如下。 公式其实也同BatchNorm,只是计算的维度不同。 下面通过实例来走一遍公式 假设有如下的数据 AI检测代码解析 ...
('gamma', None) self.register_parameter('beta', None) self.eps = eps def forward(self, x): mean, var = compute_mean_and_var(x, dim=-1) y = normalize(x, mean, var, self.eps) if self.gamma is not None and self.beta is not None: y = self.gamma * y + self.beta return ...
iffused_layer_norm_cudaisNone: fused_layer_norm_cuda=importlib.import_module("fused_layer_norm_cuda") ctx.normalized_shape=normalized_shape ctx.eps=eps ctx.memory_efficient=memory_efficient input_=input.contiguous() weight_=weight.contiguous() ...
spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-3-137140892-blog-107939602.235%5Ev43%5Econtrol&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-3-137140892-blog-107939602.235%5Ev43%5Econtrol...
layerscale:可选输入,shape:(H,),数据类型与输入x0一致,默认值:None。表示矩阵按列缩放比例。 prenorm:可选属性,数据类型为bool,默认值:False。表示是否返回输出pre_norm_result。 residual_in_fp32:可选属性,数据类型为bool,默认值:False。仅在输入residual不为None时有意义。 return_dropout_mask:可选属性,数...