nn.LayerNorm()

`nn.LayerNorm()` 是 PyTorch 中的一个层，用于对输入进行标准化。它可以将每个样本的特征维度独立地标准化，使得它们的均值为0，方差为1。这个方法通常应用于深度学习中的循环神经网络和卷积神经网络中，以提高模型的稳定性和收敛速度。`nn.LayerNorm()` 的实现方式是对每个特征维度进行标准化，使用当前样本的均值和方差来标准化该特征。它的使用方法如下：

import torch.nn as nn

input_tensor = ...
ln_layer = nn.LayerNorm(input_tensor.shape[1:])
output_tensor = ln_layer(input_tensor)

其中 `input_tensor` 是输入数据，`input_tensor.shape[1:]` 表示从第二个维度开始，将所有维度都取出来作为 LayerNorm 层的输入维度。`ln_layer(input_tensor)` 即对输入数据进行标准化，并返回标准化后的结果。