layer normalization的代码实现
时间: 2024-06-17 22:04:35 浏览: 4
Layer Normalization(层归一化)是一种神经网络中的归一化方法,它可以对每个样本的每个特征进行归一化处理。相比于 Batch Normalization(批归一化),Layer Normalization 更适用于 RNN 等不同长度的输入序列,因为它不需要在序列上计算均值和方差。
以下是 Layer Normalization 的代码实现(以 PyTorch 为例):
```python
import torch
class LayerNorm(torch.nn.Module):
def __init__(self, features, eps=1e-6):
super().__init__()
self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.ones(features))
self.beta = torch.nn.Parameter(torch.zeros(features))
self.eps = eps
def forward(self, x):
mean = x.mean(-1, keepdim=True)
std = x.std(-1, keepdim=True)
return self.gamma * (x - mean) / (std + self.eps) + self.beta
```
在这个实现中,我们定义了一个名为 `LayerNorm` 的类,它继承自 PyTorch 的 `Module` 类。在类的构造函数中,我们定义了两个可训练参数 `gamma` 和 `beta`,以及一个小常数 `eps`,用于数值稳定性。在 `forward` 方法中,我们计算了输入张量 `x` 在最后一个维度上的均值和标准差,并使用可训练参数 `gamma` 和 `beta` 对其进行缩放和平移操作,最终输出经过归一化处理后的张量。
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