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...
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], [2,2,4],即最后一维,倒数两维,和所有维度 eps:加...
所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显;InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成
unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 2, ngf * 4, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, layer=6, self_attention=self_attention, blur=blur) unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf, ngf * 2, input_nc=None, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, layer=...
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),给分母加上的值。默认为1e-5。
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(...
(normalized_shape)) if elementwise_affine else None self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape)) if elementwise_affine else None self.eps = eps def forward(self, x): """ :param x: 输入张量,其形状为[..., normalized_shape] :return: 归一化后的张量 """ mean = x.mean(-1...
可以看到在非memory_efficient模式下面,ctx.save_for_backward(output, weight_, bias_, None, invvar)保存了用于backward的tensor,包括输入,权重,偏置,均值和方差的逆。但在memory_efficient模式下面ctx.save_for_backward(output, weight_, bias_, None, invvar),则是保存了输出,权重偏置以及方差的逆。
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),
torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None) 其中input 形状为:[, normalized_shape[0], normalized_shape[1], …,normalized_shape[1]] 第一个参数 normalized_shape 只能是输入 x_shape 的后几维,例如 x_shape 为(N, C, H, W), normalized...