norm_layer = functools.partial(nn.BatchNorm2d, affine=True) norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d # 这个是通道归一化 nice:python笔记2.1-python基本知识点? nn.InstanceNorm2d和nn.BatchNorm2d比较-CSDN博客 nn.InstanceNorm2d和nn.BatchNorm2d都是PyTorch中常用的归一化层,用于提高神经网络的训练稳定性和...
RMSNorm 提供了与 LayerNorm 相似的性能,但显著减少了运行时间(减少了 7%∼64%)。 均方根层归一化论文 (https://arxiv.org/abs/1910.07467) 它通过强调重缩放不变性和基于均方根(RMS)统计量调节输入的总和来实现这一点。主要动机是通过移除均值统计量来简化LayerNorm。感兴趣的读者可以在这里探索RMSNorm的详细...
self.transform_act_fn = config.hidden_act self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最后计算对应的损失内容 masked_lm_loss = None if labels is not None: loss_fct = CrossEntropyLoss() # -100 index = padding token masked_lm_...
此外,我们将最后一个 transformer 块以及连接该块与输出层的 LayerNorm 模块设置为可训练,如图 5 所示。 图5:用我的步骤开发的 GPT 模型包含 12 个重复的 transformer 块。除了输出层,我们将最后的 LayerNorm 和最后一个 transformer 块设置为可训练,而其余 11 个 transformer 块和嵌入层保持为不可训练。 为了...
,经过self-attention layer,融合每个输入特征,得到新的特征 。具体如下: 设输入特征为 ,分别将其乘以三个矩阵 、 和 得到 (query)、 (key)和 (value)三个矩阵;接下来使用矩阵 和 的乘积得到注意力矩阵 ,归一化得到 ;最后,将归一化后的注意力矩阵 ...
[# "BertForMaskedLM"# ],# "attention_probs_dropout_prob": 0.1,# "classifier_dropout": null,# "gradient_checkpointing": false,# "hidden_act": "gelu",# "hidden_dropout_prob": 0.1,# "hidden_size": 768,# "initializer_range": 0.02,# "intermediate_size": 3072,# "layer_norm_eps":...
the gradients forgradient_accumulation_steps = 1# Enable gradient checkpointinggradient_checkpointing = True# Maximum gradient normal (gradient clipping)max_grad_norm = 0.3# Initial learning rate (AdamW optimizer)learning_rate = 2e-4# Weight decay to apply to all layers except bias/LayerNorm ...
(x)returnxclassBlock(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.ln_1=nn.LayerNorm(config.n_embd)self.attn=CausalSelfAttention(config)self.ln_2=nn.LayerNorm(config.n_embd)self.mlp=MLP(config)defforward(self,x):x=x+self.attn(self.ln_1(x))x=x+self.mlp(self....
Layer:0 为输入层 Layer:L 为输出层 其他L-1 个Layer 为隐层 输入x : ,我们称一个输入值 x 为一个样本 输出y : ,变量的上标(L)表示该变量出于神经网络的那一层。 表示第 L 层编号为 i 的神经元 表示第 L 层的神经元数量 7,全连接神经网络的前向传播 ...
classLinear(Layer):def__init__(self,inputs,outputs):super().__init__()tensor=np.random.randn(inputs,outputs)*np.sqrt(1/inputs)self.weights=self.build_param(tensor)self.bias=self.build_param(np.zeros(outputs))defforward(self,X):defbackward(D):self.weights.gradient+=X.T@Dself.bias....