def __init__(self, dim, eps=1e-05, elementwise_affine=True): super(GlobalLayerNorm, self).__init__() self.dim = dim self.eps = eps self.elementwise_affine = elementwise_affine if self.elementwise_affine: self.weight = nn.Parameter(torch.ones(self.dim, 1)) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(self.dim, 1)) else: self.register_parameter('weight', None) self.register_parameter('bias', None)、

这段代码是关于全局层标准化（Global Layer Normalization）的实现。它定义了一个名为GlobalLayerNorm的类，继承自nn.Module。该类的初始化方法__init__中包含三个参数：dim表示输入张量的维度，eps表示为避免分母为0而加上的一个小数，elementwise_affine表示是否对每个通道都进行仿射变换。

在该类的初始化方法中，首先调用了父类nn.Module的初始化方法，然后将dim、eps、elementwise_affine分别赋给了该类的属性。如果elementwise_affine为True，则初始化可学习的参数weight和bias，分别为一个形状为(dim,1)的全1张量和一个形状为(dim,1)的全0张量；否则将weight和bias设置为None。最后通过调用register_parameter方法将weight和bias注册为可训练的参数。

相关问题

BertClassfication( (model): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (encoder): BertEncoder( (layer): ModuleList( (0-11): 12 x BertLayer( (attention): BertAttention( (self): BertSelfAttention( (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (output): BertSelfOutput( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (intermediate): BertIntermediate( (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) (intermediate_act_fn): GELUActivation() ) (output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) ) (pooler): BertPooler( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (activation): Tanh() ) ) (fc): Linear(in_features=768, out_features=15, bias=True) )解读此模型

这是一个Bert模型与线性分类器结合而成的模型，用于文本分类任务。模型中包含了Bert的基本结构，包括嵌入层、编码器、池化器等，其中编码器由12个BertLayer组成，每个BertLayer包含了多头自注意力机制、前馈层等子模块。在Bert编码器的输出上，采用了池化层BertPooler，将整个句子的信息压缩成一个向量表示。最后，通过一个线性分类器将特征映射到15个类别。这个模型可以用于文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件检测等。

class CumulativeLayerNorm(nn.LayerNorm): def __init__(self, dim, elementwise_affine=True): super(CumulativeLayerNorm, self).__init__( dim, elementwise_affine=elementwise_affine) def forward(self, x): # x: N x C x L # N x L x C x = torch.transpose(x, 1, 2) # N x L x C == only channel norm x = super().forward(x) # N x C x L x = torch.transpose(x, 1, 2) return x def select_norm(norm, dim): if norm not in ['gln', 'cln', 'bn']: if xdrlib.dim() != 3: raise RuntimeError("{} accept 3D tensor as input".format(Self.__name__)) if norm == 'gln': return GlobalLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) if norm == 'cln': return CumulativeLayerNorm(dim, elementwise_affine=True) else: return nn.BatchNorm1d(dim)

这段代码是一个 PyTorch 实现的自定义归一化层，其中包括了三种不同的归一化方式：Global Layer Norm（GLN）、Cumulative Layer Norm（CLN）和 Batch Norm（BN）。其中，GLN 是全局归一化，CLN 是累积归一化，BN 是批量归一化。这个代码中的 select_norm 函数可以根据传入的参数选择不同的归一化方式，并返回相应的层。其中，GLN 和 BN 都是 PyTorch 自带的归一化层，而 CLN 则是开发者自己实现的一种归一化方式。