x / torch.sqrt(sigma+1e-5) * self.weight
时间: 2024-02-23 08:56:23 浏览: 24
这是一个计算归一化后的矩阵 x 的代码,其中:
- `x` 是一个矩阵
- `sigma` 是通过上面提到的代码计算出来的方差
- `torch.sqrt` 是计算平方根的函数
- `1e-5` 是一个小的常数,用来避免除以 0 的情况
- `self.weight` 是一个可学习的参数矩阵
具体来说,这段代码会将矩阵 x 沿着最后一个维度进行归一化,即将每个元素减去该维度上的均值,再除以该维度上的标准差。然后,乘以一个可学习的权重矩阵,得到最终的归一化结果。
相关问题
w = (w - m) / torch.sqrt(v + 1e-5)什么意思
?这是一个数学公式,其中w表示待计算的数值,m表示该数值在整个批次中的平均值,v表示该数值在整个批次中的方差,1e-5表示一个小的常数。这个公式的作用是将输入的数据按照正态分布进行标准化,使得每个维度上的数据具有相似的尺度,有利于提高神经网络的训练效果。
写成下向量格式y = torch.cos((t-0.5) * 3.14159 * 2.) * (t**2 + (4.*torch.max(x1, x6)**3)/(1. + 2.*x3**2)*torch.sin(x4))
下面是将给定的表达式写成向量格式的示例代码:
```python
import torch
t = torch.Tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
x3 = torch.Tensor([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5])
x4 = torch.Tensor([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
x6 = torch.Tensor([0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5])
y = torch.cos((t - 0.5) * 3.14159 * 2.) * (t**2 + (4. * torch.max(x1, x6)**3) / (1. + 2. * x3**2) * torch.sin(x4))
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([ 0.0000, -0.0000, 0.0000, -0.0000, 0.0000])
```
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