在PyTorch中,Layer Normalization可以通过torch.nn.LayerNorm实现。 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建LayerNorm层layer_norm= nn.LayerNorm(normalized_shape=64)# 输入数据x= torch.randn(16,64)# 应用LayerNormoutput= layer_norm(x) 2.3 Layer Normalization的优缺点 优点: 与小批量大小无关:适用于小批...
这里的a_{i}与Layer Norm中的x等价,作者认为这种模式在简化了Layer Norm的同时,可以在各个模型上减少约 7%∼64% 的计算时间 代码实现:https://github.com/bzhangGo/rmsnorm 3. Deep Norm(Deep Normalization) Deep Norm是对Post-LN的的改进,具体的: DeepNorm在进行Layer Norm之前会以\alpha参数扩大残差连接 ...
apex的LayerNorm/RMSNorm被实现成一个fuse kernel,然后上层使用torch.autograd.Function来封装,本文的讲解主要以LayerNorm为例子,入口见:https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/apex/normalization/fused_layer_norm.py#L32-L51。实际上RMSNorm和LayerNorm的实现是共享的,只不过在kernel内部会区分一下缩放策略是2...
apex的LayerNorm/RMSNorm被实现成一个fuse kernel,然后上层使用torch.autograd.Function来封装,本文的讲解主要以LayerNorm为例子,入口见:https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/apex/normalization/fused_layer_norm.py#L32-L51 。实际上RMSNorm和LayerNorm的实现是共享的,只不过在kernel内部会区分一下缩放策略是...
https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/csrc/layer_norm_cuda.cpp 这个文件是基于实现的LayerNorm cuda kernel使用torch extension模块导出python接口。 同时这个文件还写了几个工具函数,比如compute_n1_n2用来计算LayerNorm中非归一化和归一化部分的大小:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cu...
深度学习中,归一化是常用的稳定训练的手段,CV 中常用 Batch Norm; Transformer 类模型中常用 layer norm,而 RMSNorm 是近期很流行的 LaMMa 模型使用的标准化方法,它是 Layer Norm 的一个变体 值得注意的是,这里所谓的归一化严格讲应该称为标准化Standardization,它描述一种把样本调整到均值为 0,方差为 1 的缩放...
简介:RMSNorm作为近年来备受瞩目的归一化方法,虽具有显著效果,但并非万能。本文将深入探讨除了RMSNorm之外的其他归一化方法,包括BatchNorm、LayerNorm等,分析它们的特点、适用场景及性能差异。对于寻求更多选择或希望优化模型性能的读者,本文将提供有价值的参考和建议。 在深度学习领域,归一化技术一直扮演着至关重要的角色...
Layer Norm（层归一化）是大模型和transformer结构中常用的归一化操作。它通过将张量按照特定维度归一化，实现0均值和1方差的目标。Layer Norm的公式涉及到张量中某维度的所有元素，比如在形状为(2,2,4)的张量上，指定归一化维度为第三个维度，则会对该维度的四个张量分别进行归一化计算。RMS Norm（根...
LayerNorm和BatchNorm是两种常见的归一化方法,它们通过对数据的均值和方差进行调整,使数据符合标准正态分布。然而,这些方法在某些情况下可能会引入不必要的复杂性,影响模型的性能。 为了解决这些问题,RMSNorm被提出。RMSNorm是一种基于RMS的归一化方法,它只使用RMS进行归一化,避免了均值的使用。这种方法不仅可以简化计算...
简介:RMSNorm作为深度学习中一种重要的归一化技术,虽具有显著优势,但并非万能。本文将深入探讨RMSNorm的替代方案,包括Layer Normalization、Instance Normalization等,分析它们的特点、适用场景及与RMSNorm的异同。读者将了解到如何根据具体需求和场景选择合适的归一化技术,以提升模型性能和稳定性。 在深度学习领域,归一化技...