tensorflow.keras.layers.LayerNormalization()的用法

`tf.keras.layers.LayerNormalization()` 是 TensorFlow 中的一种层类型，用于将输入张量进行标准化处理。该层可以应用于 2D 或 3D 输入张量，即形状为 `(batch_size, features)` 或 `(batch_size, sequence_length, features)`。

该层的用法如下：

tf.keras.layers.LayerNormalization(
    axis=-1, 
    epsilon=1e-3, 
    center=True, 
    scale=True,
    beta_initializer='zeros', 
    gamma_initializer='ones',
    beta_regularizer=None, 
    gamma_regularizer=None, 
    beta_constraint=None, 
    gamma_constraint=None,
    trainable=True, 
    name=None, 
    **kwargs
)

其中，各参数的含义如下：

- `axis`：表示标准化沿着哪个轴进行，默认为最后一个轴（即 `-1`）。
- `epsilon`：表示避免分母为零的小常数，默认为 `1e-3`。
- `center`：表示是否在标准化后添加偏置向量，默认为 `True`。
- `scale`：表示是否在标准化后应用缩放，默认为 `True`。
- `beta_initializer`：表示偏置向量的初始化方式，默认为全零向量。
- `gamma_initializer`：表示缩放向量的初始化方式，默认为全一向量。
- `beta_regularizer`：表示偏置向量的正则化方法，默认为不进行正则化。
- `gamma_regularizer`：表示缩放向量的正则化方法，默认为不进行正则化。
- `beta_constraint`：表示偏置向量的约束方法，默认为不进行约束。
- `gamma_constraint`：表示缩放向量的约束方法，默认为不进行约束。
- `trainable`：表示该层的权重是否应该被训练，默认为 `True`。
- `name`：表示该层的名称。
- `**kwargs`：表示其他可选参数。

使用时，可以将该层添加到模型中，例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.LayerNormalization(),
    tf.keras.layers.Activation('relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

上述代码定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型，其中第一个全连接层后接一个 `LayerNormalization` 层，用于对输入进行标准化处理。