在上面的代码中,我们首先创建一个层归一化对象LayerNorm,然后生成一个随机输入张量,并通过调用layer_norm方法来实现数据的标准化。 状态图 在实现层归一化的过程中,可以将其状态转化为一个状态图,展示过程中的重要步骤和状态变化。 InitializeCompute_MeanCompute_VarianceNormalizeScale_Shift 流程图 接下来,我们将实现...
首先, 会学习什么是正则化以及偏差方差之间的关联,然后学习 L2 正则化方法,然后介绍 Dropout 的相关知识, 然后是 Batch Normalization 和正则化层。 大纲如下: 正则化之 weight_decay (正则化与偏差和方差, L2 正则化) 正则化之 Dropout(概念以及如何用) 标准化之 Batch Normalization Normalization-layers(Layer No...
normalize:^xi=xi−μB√σ2B+ϵxi^=xi−μBσB2+ϵ scale and shift:yi=γ^xi+βyi=γxi^+β 可见共有两个步骤: 标准化 尺度变换和偏移:获得新的分布yiyi,均值为β,方差为,这些都是需要学习的参数 Layer Normalization Layer Normalization是对单个样本的所有维度特征做归一化 Batch Normalization和...
#m= nn.LayerNorm(input.size()[1:], elementwise_affine=False) m1= nn.LayerNorm(input.size()[1:])#input.size()[1:]为torch.Size([3,2,2]) output1=m1(input) output1 返回: View Code #只normalize后两个维度 m2= nn.LayerNorm([2,2]) output2=m2(input) output2 返回: View Code #...
m1 = nn.LayerNorm(input.size()[1:])#input.size()[1:]为torch.Size([3, 2, 2]) output1 = m1(input) #只normalize后两个维度 m2 = nn.LayerNorm([2,2]) output2 = m2(input) m3 = nn.LayerNorm(2) output3 = m3(input)
img=std*img+mean# unnormalize plt.imshow(img) plt.show() # Get some images dataiter=iter(trainloader) images, labels=next(dataiter) # Display images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) 看着很模糊的原因是我们使用的CIFAR-10图像32x32的,很小 。因为对于小图像,处理速度很快,所以CIFAR-10...
, # 根据需要调整图像大小 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5]) # 标准归一化, p1.均值 p2.方差 ]) image_tensor = transform(img_np) if image_tensor.shape[0] == 1: image_tensor = image_tensor.repeat(3, 1, 1) res = { 'img_ten...
self.A = nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model, state_size, device=device), p=2, dim=-1))nn.init.xavier_uniform_(self.A) self.B = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.state_size, device=device)self.C = torch.zeros...
#只normalize最后一个维度 m3= nn.LayerNorm(2) output3=m3(input) output3 返回: View Code 4.GroupNorm(当mini-batch时使用) GroupNorm将channel分组;即是将batch中的单个样本的G层特征图抽出来一起求mean和variance,与batch size无关 当batch size较小时(小于16时),使用该normalization方法效果更好 ...
三维池化层(3D Pooling Layer): 用于处理视频数据或三维体积数据。 在PyTorch 中,可以使用 nn.MaxPool3d 和 nn.AvgPool3d 来实现。 torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) torch.nn.MaxPool2d 是 PyTorch 中用于实现二维最大池化(...