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pytorch LayerNorm参数 pytorch LayerNorm参数的用法及计算过程

拿铁大侠   2021-05-27 我要评论
想了解pytorch LayerNorm参数的用法及计算过程的相关内容吗,拿铁大侠在本文为您仔细讲解pytorch LayerNorm参数的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pytorch,LayerNorm参数,下面大家一起来学习吧。

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

如果传入整数,比如4,则被看做只有一个整数的list,此时LayerNorm会对输入的最后一维进行归一化,这个int值需要和输入的最后一维一样大。

假设此时输入的数据维度是[3, 4],则对3个长度为4的向量求均值方差,得到3个均值和3个方差,分别对这3行进行归一化(每一行的4个数字都是均值为0,方差为1);LayerNorm中的weight和bias也分别包含4个数字,重复使用3次,对每一行进行仿射变换(仿射变换即乘以weight中对应的数字后,然后加bias中对应的数字),并会在反向传播时得到学习。

如果输入的是个list或者torch.Size,比如[3, 4]或torch.Size([3, 4]),则会对网络最后的两维进行归一化,且要求输入数据的最后两维尺寸也是[3, 4]。

假设此时输入的数据维度也是[3, 4],首先对这12个数字求均值和方差,然后归一化这个12个数字;weight和bias也分别包含12个数字,分别对12个归一化后的数字进行仿射变换(仿射变换即乘以weight中对应的数字后,然后加bias中对应的数字),并会在反向传播时得到学习。

假设此时输入的数据维度是[N, 3, 4],则对着N个[3,4]做和上述一样的操作,只是此时做仿射变换时,weight和bias被重复用了N次。

假设此时输入的数据维度是[N, T, 3, 4],也是一样的,维度可以更多。

注意:显然LayerNorm中weight和bias的shape就是传入的normalized_shape。

eps

归一化时加在分母上防止除零。

elementwise_affine

如果设为False,则LayerNorm层不含有任何可学习参数。

如果设为True(默认是True)则会包含可学习参数weight和bias,用于仿射变换,即对输入数据归一化到均值0方差1后,乘以weight,即bias。

LayerNorm前向传播(以normalized_shape为一个int举例)

1、如下所示输入数据的shape是(3, 4),此时normalized_shape传入4(输入维度最后一维的size),则沿着最后一维(沿着最后一维的意思就是对最后一维的数据进行操作)并用这两个结果把batch沿着最后一维归一化,使其均值为0,方差为1。归一化公式用到了eps(),即

tensor = torch.FloatTensor([[1, 2, 4, 1],
                            [6, 3, 2, 4],
                            [2, 4, 6, 1]])

[[-0.8165,  0.0000,  1.6330, -0.8165],
 [ 1.5213, -0.5071, -1.1832,  0.1690],
 [-0.6509,  0.3906,  1.4321, -1.1717]]

2、如果elementwise_affine==True,则对归一化后的batch进行仿射变换,即乘以模块内部的weight(初值是[1., 1., 1., 1.])然后加上模块内部的bias(初值是[0., 0., 0., 0.]),这两个变量会在反向传播时得到更新。

3、如果elementwise_affine==False,则LayerNorm中不含有weight和bias两个变量,只做归一化,不会进行仿射变换。

总结

在使用LayerNorm时,通常只需要指定normalized_shape就可以了。

补充:【Pytorch】F.layer_norm和nn.LayerNorm到底有什么区别?

背景

最近在做视频方向,处理的是时序特征,就想着能不能用Batch Normalization来做视频特征BN层?在网上查阅资料发现,时序特征并不能用Batch Normalization,因为一个batch中的序列有长有短。

此外,BN 的一个缺点是需要较大的 batchsize 才能合理估训练数据的均值和方差,这导致内存很可能不够用,同时它也很难应用在训练数据长度不同的 RNN 模型上。

Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练,在单条数据内部就能归一化。

对于RNN等时序模型,有时候同一个batch内部的训练实例长度不一(不同长度的句子),则不同的时态下需要保存不同的统计量,无法正确使用BN层,只能使用Layer Normalization。

查阅Layer Normalization(下述LN)后发现,这东西有两种用法,一个是F.layer_norm,一个是torch.nn.LayerNorm,本文探究他们的区别。

F.layer_norm

用法

F.layer_norm(x, normalized_shape, self.weight.expand(normalized_shape), self.bias.expand(normalized_shape))

其中:

x是输入的Tensor

normalized_shape是要归一化的维度,可以是x的后若干维度

self.weight.expand(normalized_shape),可选参数,自定义的weight

self.bias.expand(normalized_shape),可选参数,自定义的bias

示例

很容易看出来,跟F.normalize基本一样,没有可学习的参数,或者自定义参数。具体使用示例如下:

import torch.nn.functional as F
 
input = torch.tensor(a)
y = F.layer_norm(input,(4,))
print(y)
 
#####################输出################
tensor([[[-0.8095, -1.1224,  1.2966,  0.6354],
         [-1.0215, -0.9661,  0.8387,  1.1488],
         [-0.3047,  1.0412, -1.4978,  0.7613]],
 
        [[ 0.4605,  1.2144, -1.5122, -0.1627],
         [ 1.5676,  0.1340, -1.0471, -0.6545],
         [ 1.5388, -0.3520, -1.2273,  0.0405]]])

添加缩放:

w = torch.tensor([1,1,2,2])
b = torch.tensor([1,1,1,1])
y = F.layer_norm(input,(4,),w,b)
print(y)
 
#########################输出######################
tensor([[[ 0.1905, -0.1224,  3.5931,  2.2708],
         [-0.0215,  0.0339,  2.6775,  3.2976],
         [ 0.6953,  2.0412, -1.9956,  2.5225]],
 
        [[ 1.4605,  2.2144, -2.0243,  0.6746],
         [ 2.5676,  1.1340, -1.0942, -0.3090],
         [ 2.5388,  0.6480, -1.4546,  1.0810]]])

nn.LayerNorm

用法

torch.nn.LayerNorm(
        normalized_shape: Union[int, List[int], torch.Size],
        eps: float = 1e-05,
        elementwise_affine: bool = True)

normalized_shape: 输入尺寸, [∗×normalized_shape[0]×normalized_shape[1]×…×normalized_shape[−1]]

eps: 为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。

elementwise_affine: 布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。

示例

elementwise_affine如果设为False,则LayerNorm层不含有任何可学习参数。

如果设为True(默认是True)则会包含可学习参数weight和bias,用于仿射变换,即对输入数据归一化到均值0方差1后,乘以weight,即bias。

import torch
input = torch.randn(2,3,2,2)
import torch.nn as nn
#取消仿射变换要写成
#m = nn.LayerNorm(input.size()[1:], elementwise_affine=False)
m1 = nn.LayerNorm(input.size()[1:])#input.size()[1:]为torch.Size([3, 2, 2])
output1 = m1(input)
#只normalize后两个维度
m2 = nn.LayerNorm([2,2])
output2 = m2(input)
#只normalize最后一个维度
m3 = nn.LayerNorm(2)
output3 = m3(input)

总结

F.layer_norm中没有可学习参数,而nn.LayerNorm有可学习参数。当elementwise_affine设为False时,nn.LayerNorm退化为F.layer_norm。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。


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