layer_norm

paddle.fluid.layers.layer_norm(input, scale=True, shift=True, begin_norm_axis=1, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)[源代码]

该OP实现了层归一化层(Layer Normalization Layer),其可以应用于小批量输入数据。更多详情请参考:Layer Normalization

计算公式如下

\[ \begin{align}\begin{aligned}\begin{split}\\\mu=\frac{1}{H}\sum_{i=1}^{H}x_i\\\end{split}\\\begin{split}\\\sigma=\sqrt{\frac{1}{H}\sum_i^H{(x_i-\mu)^2} + \epsilon}\\\end{split}\\\begin{split} \\y=f(\frac{g}{\sigma}(x-\mu) + b)\\\end{split}\end{aligned}\end{align} \]
  • \(x\) : 该层神经元的向量表示
  • \(H\) : 层中隐藏神经元个数
  • \(\epsilon\) : 添加较小的值到方差中以防止除零
  • \(g\) : 可训练的比例参数
  • \(b\) : 可训练的偏差参数
参数:
  • input (Variable) - 维度为任意维度的多维 Tensor ,数据类型为float32或float64。
  • scale (bool, 可选) - 指明是否在归一化后学习自适应增益 g 。默认值:True。
  • shift (bool, 可选) - 指明是否在归一化后学习自适应偏差 b 。默认值:True。
  • begin_norm_axis (int, 可选) - 指明归一化将沿着 begin_norm_axisrank(input) 的维度执行。默认值:1。
  • epsilon (float, 可选) - 指明在计算过程中是否添加较小的值到方差中以防止除零。默认值:1e-05。
  • param_attr (ParamAttr, 可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr
  • bias_attr (ParamAttr, 可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr
  • act (str, 可选) - 应用于输出上的激活函数,如tanh、softmax、sigmoid,relu等,支持列表请参考 激活函数 ,默认值为None。
  • name (str, 可选) - 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。。

返回:表示归一化结果的 Tensor ,数据类型和 input 一致,返回维度和 input 一致。

返回类型:Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3, 32, 32], dtype='float32')
hidden1 = fluid.layers.layer_norm(input=x, begin_norm_axis=1)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
np_x = np.random.random(size=(8, 3, 32, 32)).astype('float32')
output = exe.run(feed={"x": np_x}, fetch_list = [hidden1])
print(output)