nn.LayerNorm()中的参数

nn.LayerNorm()中的参数包括：
- normalized_shape：表示输入张量的形状，可以是一个整数或一个整数列表或一个torch.Size对象。
- eps：表示在标准差的计算中添加到方差的值，以避免除以零的情况，默认值为1e-5。
- elementwise_affine：表示是否对输出进行仿射变换，默认为True，即进行仿射变换。

例如，对于一个形状为[3,4]的张量a，可以使用以下代码创建一个LayerNorm层并将a传递给它进行标准化：

import torch
import torch.nn as nn

a = torch.randint(10, [3, 4]).to(torch.float32)
layer_norm = nn.LayerNorm([3, 4])
output = layer_norm(a)

相关问题

nn.layernorm参数

nn.LayerNorm()函数有三个参数：normalized_shape、eps和elementwise_affine。

normalized_shape是一个表示输入张量的形状的参数，可以是一个整数、一个列表或一个torch.Size对象。它指定了输入张量的维度，用于计算均值和方差。

eps是一个小的正数，用于防止分母为零。它用于计算标准差，避免除以零的情况。

elementwise_affine是一个布尔值参数，指定是否对每个通道应用可学习的仿射变换。如果为True，就会学习并应用每个通道的缩放和偏移，如果为False，则不会应用。

请注意，由于LayerNorm不会跟踪全局的均值和方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。 LayerNorm中的权重和偏置的形状与传入的normalized_shape相同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LayerNorm](https://blog.csdn.net/ac540101928/article/details/112601665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解](https://download.csdn.net/download/L_goodboy/85230334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

nn.LayerNorm

nn.LayerNorm是PyTorch中的一个类，用于实现Layer Normalization（层归一化）。与Batch Normalization（批归一化）不同，Layer Normalization是对每个样本单独进行归一化，而不是对整个批次进行归一化。

nn.LayerNorm的初始化参数包括：
- normalized_shape：归一化的维度，可以是int类型（表示最后一维），也可以是list类型（表示指定的维度）
- eps：附加到方差中的小数，以避免除以零
- elementwise_affine：布尔值，如果为True，则会有一个默认的可学习的仿射参数，可以用于缩放和平移归一化的结果

使用nn.LayerNorm时，首先导入torch和torch.nn模块，然后创建一个输入张量a，使用nn.LayerNorm创建一个层归一化的实例layer_norm，并将输入张量a传递给layer_norm实例进行归一化处理。最后，打印输出层归一化后的结果。具体代码示例如下：

import torch
import torch.nn as nn

a = torch.randint(10, [3, 4]).to(torch.float32)
layer_norm = nn.LayerNorm([3, 4])
result = layer_norm(a)
print(result)