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LayerNormV3
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 | × |
功能说明
-
算子功能:
对指定层进行均值为0、标准差为1的归一化计算。
- 归一化:对输入张量的每个样本进行归一化处理,使得每个样本的均值为0,方差为1。
- 缩放和偏移:在归一化之后,可以通过缩放因子和偏移量进一步调整归一化后的输出,以适应不同的模型需求。
-
计算公式:
mean=E[x]mean = {E}[x]
rstd=1Var[x]+epsrstd = \frac{1}{ \sqrt{\mathrm{Var}[x] + eps}}
y=w∗((x−mean)∗rstd)+by = w*((x - mean) * rstd) + b
其中,E[x]表示输入的均值,Var[x]表示输入的方差。
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 | 表示进行归一化计算的输入,公式中的输入x。shape为[A1,...,Ai,R1,...,Rj],其中A1至Ai表示无需norm的维度,R1至Rj表示需norm的维度。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| gamma | 输入 | 表示进行归一化计算的权重,公式中的输入w。gamma为必选输入,不支持为空。数据类型与输入x一致或为FLOAT类型,且与beta的数据类型相同。shape为[R1,...,Rj],[Rn,...,Rj]或[Am,...,Ai,R1,...,Rj](1 < n ≤ j,1 ≤ m ≤ i),与输入x从begin_params_axis起始的连续维度shape相同。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| beta | 输入 | 表示进行归一化计算的偏移量,公式中的输入b。beta为必选输入,不支持为空。数据类型与输入x一致或为FLOAT类型,且与gamma的数据类型相同。shape与gamma的shape相同。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| begin_norm_axis | 可选属性 |
|
INT | - |
| begin_params_axis | 可选属性 |
|
INT | - |
| epsilon | 可选属性 |
|
FLOAT | - |
| y | 输出 | 表示进行归一化计算的结果,公式中的y。shape需要与x的shape相等,为[A1,...,Ai,R1,...,Rj]。数据类型与x的数据类型保持一致。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| mean | 输出 | 表示进行归一化后的均值,公式中的mean。与rstd的shape相同,shape为[A1,...,Ai,1,...,1],Ai后共有j个1,与需要norm的轴长度保持相同。数据类型与gamma和beta的数据类型保持一致。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
| rstd | 输出 | 表示进行归一化后的标准差倒数,公式中的rstd。与mean的shape相同,shape为[A1,...,Ai,1,...,1],Ai后共有j个1,与需要norm的轴长度保持相同。数据类型与gamma和beta的数据类型保持一致。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16 | ND |
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
|---|---|---|
| 图模式调用 | test_geir_layer_norm_v3 | 通过算子IR构图方式调用LayerNormV3算子。 |