if self.use_scale_shift_norm: out_norm, out_rest = self.out_layers[0], self.out_layers[1:] scale, shift = th.chunk(emb_out, 2, dim=1) h = out_norm(h) * (1 + scale) + shift h = out_rest(h)详细解释一下h的变换
时间: 2023-04-07 07:04:17 浏览: 88
根据代码,h的变换包括以下几个步骤:
1. 将emb_out按照dim=1进行切分,得到scale和shift两个张量。
2. 将h输入到out_norm中进行归一化处理。
3. 将out_norm处理后的结果乘以(1-scale)*shift,得到一个新的张量。
4. 将新的张量输入到out_rest中进行进一步的处理。
综上所述,h的变换是通过归一化处理和乘以scale和shift来实现的。
相关问题
if self.use_scale_shift_norm: out_norm, out_rest = self.out_layers[0], self.out_layers[1:] scale, shift = th.chunk(emb_out, 2, dim=1) h = out_norm(h) * (1 + scale) + shift h = out_rest(h)中scale和shift翻译成中文是
如果self.use_scale_shift_norm为真:out_norm和out_rest分别是第一个和其余的输出层,scale和shift是在dim=1维度上将emb_out分成两部分。h = out_norm(h) * (1 - scale) + shift,然后h = out_rest(h)。其中,scale和shift分别翻译成“缩放”和“偏移”。
详细解释一下这段代码 if self.use_scale_shift_norm: out_norm, out_rest = self.out_layers[0], self.out_layers[1:] scale, shift = th.chunk(emb_out, 2, dim=1) h = out_norm(h) * (1 + scale) + shift h = out_rest(h)
这段代码是用于实现 Scale-Shift Normalization 的。如果 self.use_scale_shift_norm 为 True,那么会将输出层分为两部分,第一部分是用于 Scale-Shift Normalization 的 out_norm,第二部分是其余的 out_rest。然后将输入的 emb_out 分为两部分,分别是 scale 和 shift。最后,通过对 h 进行 Scale-Shift Normalization,得到最终的输出。