norm_type: str = "layer_norm",
时间: 2024-08-14 11:06:45 浏览: 49
"norm_type: str = 'layer_norm'" 这行代码是在设置一个变量 norm_type,默认值为字符串 "layer_norm"。它通常出现在深度学习模型的初始化配置中,这里的 "layer_norm" 指的是层归一化(Layer Normalization),一种用于加速神经网络训练的技术,通过对每个特征向量的元素进行标准化来帮助稳定梯度传播。如果需要改变归一化的类型,可以将 'layer_norm' 替换为其他选项,比如 'batch_norm' (批量归一化) 或自定义的 normalization 类型。
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解释下 def forward(self, x, feat): z = torch.zeros_like(x) log_det = torch.zeros(z.shape[0]).to(x.device) out = torch.cat([feat, x],1) out = F.linear(out, self.first_weight*self.first_mask, self.first_bias) out = F.leaky_relu(out, negative_slope=0.2) out = self.first_ln(out) for h in range(self.hidden_layer): out = F.linear(out, self.__getattr__('middle_weight'+str(h))*self.middle_mask, self.__getattr__('middle_bias'+str(h))) out = F.leaky_relu(out, negative_slope=0.2) out = self.middle_ln[h](out) out = F.linear(out, self.last_weight*self.last_mask, self.last_bias) out = out.reshape(x.size(0), self.dim, 3*self.K-1) W, H, D = torch.chunk(out, 3, -1) z, log_det = unconstrained_RQS(x, W, H, D) return z, log_det.sum(-1)
这是一个神经网络的前向传播函数,其中 x 是输入的数据,feat 是特征向量。函数中使用了多个线性层和激活函数,其中包括 leaky_relu 和 LayerNorm。在神经网络的中间层中,使用了循环来进行多次线性变换和激活函数操作。最后,将输出的结果进行了一些处理,包括 reshape 和 chunk 操作,然后使用 unconstrained_RQS 函数进行变换,得到最终的输出 z 和 log_det。
解释下 for h in range(self.hidden_layer): self.register_parameter('middle_weight'+str(h), nn.Parameter(init.uniform_(torch.rand(featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim, featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim), -0.001, 0.001)*middle_mask, requires_grad = True)) self.register_parameter('middle_bias'+str(h), nn.Parameter(torch.zeros(featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim), requires_grad = True)) self.middle_ln.append(nn.LayerNorm((featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim)))
这是一个神经网络中的一段代码,用于初始化隐藏层的权重和偏置。其中,for循环用于遍历所有的隐藏层,self.register_parameter用于注册参数,nn.Parameter用于将张量转换为可训练的参数,init.uniform_用于对参数进行均匀分布的初始化,torch.rand用于生成随机张量,middle_mask是一个掩码矩阵,用于对参数进行掩码,requires_grad用于指定参数是否需要梯度计算,self.middle_ln.append用于将LayerNorm层添加到列表中。
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