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 (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
无
代码示例¶
import paddle
x = paddle.rand((2, 2, 2, 3))
layer_norm_out = paddle.nn.functional.layer_norm(x, x.shape[1:])
print(layer_norm_out)