layer_norm

paddle.nn.functional.layer_norm(x, normalized_shape, weight=None, bias=None, epsilon=1e-05, name=None):

推荐使用nn.LayerNorm。

详情见 LayerNorm .

参数

  • x (int) - 输入，数据类型为float32, float64。

  • normalized_shape (int|list|tuple) - 期望的输入是 \([*, normalized_shape[0], normalized_shape[1], ..., normalized_shape[-1]]\) ,如果是一个整数，会作用在最后一个维度。

  • weight (Tensor) - 权重的Tensor, 默认为None。

  • bias (Tensor) - 偏置的Tensor, 默认为None。

  • epsilon (float, 可选) - 为了数值稳定加在分母上的值。默认值：1e-05。

  • name (string, 可选) – LayerNorm的名称, 默认值为None。更多信息请参见 Name 。

返回

无

代码示例

import paddle
import numpy as np

np.random.seed(123)
x_data = np.random.random(size=(2, 2, 2, 3)).astype('float32')
x = paddle.to_tensor(x_data)
layer_norm_out = paddle.nn.functional.layer_norm(x, x.shape[1:])

print(layer_norm_out)