pytorch LayerNorm说明

最新推荐文章于 2025-10-08 12:46:04 发布
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#pytorch #深度学习

这篇博客探讨了如何对一个mini-batch的输入数据进行归一化计算。内容涉及计算输入数据的均值和方差，以及如何利用这些统计信息对数据进行标准化。示例展示了将(C,H,W)三维图像数据拉成一维处理，并提供了相关参数列表和参考链接，适合对深度学习预处理感兴趣的读者。

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对一个mini-batch的input做归一化计算
x指一个batch的input，如下图，
图中，N表示batch数，(C,H,W)本来应该是3维，现把(H, W)二维图像拉成一条，一共C个channel, 每个channel对应一条H,W
蓝色部分表示一个batch内的(C, H, W)，即x
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计算x的均值，方差，做归一化

参数列表
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示例
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参考链接

layernorm
数字人生
05-09 1131
LayerNorm最初由Ba等人于2016年提出，并被Vaswani等人在其著名的《Attention is All You Need》论文中引入到Transformer模型中。GPT-2采用了相同的架构，但将LayerNorm的位置移动到了现在被称为预归一化版本的位置，即在Transformer的每个块的第一层进行归一化，这有助于提高训练稳定性。
深入理解NLP中LayerNorm的原理以及LN的代码详解
捡起一束光的博客
12-11 4万+
在NLP中，大多数情况下大家都是用LN（LayerNorm）而不是BN（BatchNorm）。最直接的原因是BN在NLP中效果很差，所以一般不用。LN是把**normalized_shape这几个轴的元素**都放在一起，取平均值和方差的，然后对每个元素进行归一化，最后再乘以对应的$\gamma$和$\beta$（**每个元素不同**）。**LN共有N1*N2个mean和var**（假设输入数据的维度为(N1,N2,normalized_shape），normalized_shape表示多个维度）......
pytorch 层标准化 LayerNorm 的用法
Flag_ing的博客
04-19 5万+
目录 1、为什么要标准化（理解的直接跳过到这部分） 2、LayerNorm 解释 3、举例-只对最后 1 个维度进行标准化 4、举例-对最后 D 个维度进行标准化 1、为什么要标准化（理解的直接跳过到这部分） Batch Normalization 的作用就是把神经元在经过非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强行拉回到均值为 0 方差为 1 的比较标准的正态分布的区间，使得非线性变换函数的输入值落入激活函数比较敏感的区域，这样会让让梯度变大，由此避免了梯度消失的问题。而梯度变大..
Pytorch LayerNorm源码详解
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
08-15 7417
Pytorch LayerNorm源码详解
[Pytorch 学习笔记]一文真正理解常用归一化，Norm
sweatly的博客
09-18 645
一文真正理解pytorch中的归一化，norm的使用
【PyTorch】torch.nn.LayerNorm 类：对输入进行层规范化（Layer Normalization）
彬彬侠的博客
02-13 3524
torch.nn.LayerNorm是PyTorch中用于规范化（归一化、标准化）的一个层，通常用于深度神经网络中，它的功能是对输入进行层规范化（Layer Normalization）。该规范化方法的主要目的是加速训练并提高模型的稳定性。构造函数:torch.nn.LayerNorm(normalized_shape,eps=1e-5,elementwise_affine=True) normalized_shape：指定需要规范化的维度，通常是输入的特征维度。eps：为了防止除零错误添加小常数
Pytorch中layernorm实现详解
tortorish的博客
03-19 936
Pytorch中layernorm实现详解
pytorch LayerNorm参数详解，计算过程
weixin_39228381的博客
08-11 9万+
说明 LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。 LayerNorm参数 torch.nn.LayerNorm( normalized_shape: Union[int, List[int], torch.Size], eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = True) normalized_shape
Pytorch中不同的Norm归一化详细讲解
weixin_72914660的博客
09-02 1812
常见的Norm归一化解析
Pytorch之归一化层(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm)
lzn025的博客
03-05 2766
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布 LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值，主要对RNN作用明显； InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值，用在风格化迁移；因为在图像风格化中，生成结果主要
【pytorch】使用pytorch自己实现LayerNorm
安安爸Chris的专栏
12-09 4524
pytorch中使用LayerNorm的两种方式，一个是。下面代码是分别使用这两种方式以及一种自己实现的方式。
pytorch中的归一化：BatchNorm、LayerNorm 和 GroupNorm
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-10 5800
训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。 多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。 归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。
pytorch之LayerNorm
ltochange的博客
08-24 2583
LayerNorm 相比 BatchNorm 有以下两个优点： LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-batch 数据分布影响的问题，可以用于 小mini-batch场景、动态网络场景和 RNN，特别是自然语言处理领域。 LN 不需要保存 mini-batch 的均值和方差，节省了额外的存储空间。 更具体介绍参考模型优化之Layer Normalization y=x−E[x]Var⁡[x]+ϵ∗γ+β y=\frac{x-\mathrm{E}[x]}{\sq
PyTorch学习之归一化层（BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm）
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mingo_敏
12-18 11万+
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值 LayerNorm：channel方向做归一化，算CHW的均值 InstanceNorm：一个channel内做归一化，算H*W的均值 GroupNorm：将channel方向分group，然后每个group内做归一化，算(C//G)HW的均值 ...
Pytorch常用的函数(六)常见的归一化总结(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm)
qq_44665283的博客
01-08 6005
Pytorch常用的函数(六)常见的归一化总结(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm)
Pytorch 的 LayerNorm
最新发布
lvtianwang的专栏
10-08 292
在 PyTorch 中，LayerNorm 是一种常用的归一化方法，特别适用于序列模型（如 Transformer）或小批量训练的场景。它的核心思想是对每个样本的所有特征维度进行归一化，而不是像 BatchNorm 那样对整个 batch 的同一维度进行归一化。
【大模型手撕】pytorch实现LayerNorm, RMSNorm
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
09-09 296
本文介绍了两种常用的归一化方法LayerNorm和RMSNorm的实现原理及代码。LayerNorm通过对输入特征进行均值和方差归一化，并引入可训练参数γ和β来调整缩放和平移；RMSNorm则简化计算，仅使用均方根进行归一化。两者的PyTorch实现都包含可训练的缩放参数γ，并支持可选偏置项。LayerNorm适用于Transformer等场景，而RMSNorm计算更高效，常用于大模型优化。两种方法都通过保持特征分布稳定来提升模型训练效果。
Transformer 代码剖析11 - Layer Normalization（pytorch实现）
lczdyx的博客
03-01 1143
Layer Normalization原理与实现剖析
PyTorch 标准化操作层 (BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm))
weixin_43276033的博客
04-30 2753
PyTorch 标准化操作层的功能介绍和基本参数介绍。
请为我讲解pytorch中的nn.LayerNorm模块。
04-20
嗯，用户问的是PyTorch中的nn.LayerNorm模块的用法和原理。首先，我需要回忆一下LayerNorm的基本概念。LayerNorm和BatchNorm不同，它是在每个样本的各个特征上进行归一化，而不是在batch的维度上。这样对于变长序列...
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