DeepNorm

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	×
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	√
Atlas 训练系列产品	×
Kirin X90 处理器系列产品	√
Kirin 9030 处理器系列产品	√

功能说明

• 算子功能：对输入张量x的元素进行深度归一化，通过计算其均值和标准差，将每个元素标准化为具有零均值和单位方差的输出张量。

• 计算公式：

  $$DeepNorm(x_i^{\prime })=(\frac{x_i^{\prime }-\overline{x^{\prime }}}{rstd})\ast gamma+beta,$$

  $$\text{ where }rstd=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i^{\prime }-\overline{x^{\prime }}{)}^2+eps},x_i^{\prime }=alpha\ast x_i+g{x}_i$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x	输入	输入数据，通常为神经网络的中间层输出，公式中的输入`x`。	输入数据，通常为神经网络的中间层输出，公式中的输入`x`。 shape支持2-8维度。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
gx	输入	输入数据的梯度，用于反向传播，公式中的输入`gx`。 输入数据的梯度，用于反向传播，公式中的输入`gx`。 数据类型与输入`x`的数据类型保持一致。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
beta	输入	偏置参数，用于调整归一化后的输出，公式中的输入`beta`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
gamma	输入	缩放参数，用于调整归一化后的输出，公式中的输入`gamma`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND
alpha	可选属性	权重参数，用于调整输入x的权重，公式中的输入`alpha`。 默认值为0.3f。	FLOAT32	-
epsilon	可选属性	添加到分母中的值，以确保数值稳定，用于防止除0错误，对应公式中的eps。 默认值为1e-06f。	FLOAT32	-
mean	输出	计算输出的均值，用于归一化操作，公式中的输出`mean`。	FLOAT32	ND
rstd	输出	计算输出的标准差，用于归一化操作，公式中的输出`rstd`。	FLOAT32	ND
y	输出	归一化后的输出数据。Device侧的aclTensor，公式中的输出`y`。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND

• Atlas 推理系列产品：所有输入参数和输出参数y的数据类型不支持BFLOAT16。

• Kirin X90/Kirin 9030处理器系列产品：所有输入参数和输出参数y的数据类型不支持BFLOAT16。

约束说明

无

调用说明

调用方式	样例代码	说明
aclnn接口	test_aclnn_deep_norm	通过aclnnDeepNorm接口方式调用DeepNorm算子。
图模式	-	通过算子IR构图方式调用DeepNorm算子。