文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时,显示为空格。

提交类型
issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型
规范和低错类

- 规范和低错类:

- 错别字或拼写错误,标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致,但不影响操作。

- 表述不通顺,但不影响理解。

- 版本号不匹配:如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性:

- 关键步骤错误或缺失,无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性:

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误,无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示:

- 对重要数据或系统存在风险的操作,缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规:

- 违反法律法规,涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述,以帮助我们快速定位问题。

mindspore.ops.LayerNorm

class mindspore.ops.LayerNorm(begin_norm_axis=1, begin_params_axis=1, epsilon=1e-7)[source]

Applies the Layer Normalization to the input tensor.

This operator will normalize the input tensor on given axis. LayerNorm is described in the paper Layer Normalization.

y=xmeanvariance+ϵγ+β

where γ is scale, β is bias, ϵ is epsilon.

Parameters
  • begin_norm_axis (int) – The begin axis of the input_x to apply LayerNorm, the value must be in [-1, rank(input)). Default: 1.

  • begin_params_axis (int) – The begin axis of the parameter input (gamma, beta) to apply LayerNorm, the value must be in [-1, rank(input)). Default: 1.

  • epsilon (float) – A value added to the denominator for numerical stability. Default: 1e-7.

Inputs:
  • input_x (Tensor) - Tensor of shape (N,). The input of LayerNorm.

  • gamma (Tensor) - Tensor of shape (P0,,Pbegin_params_axis). The learnable parameter gamma as the scale on norm.

  • beta (Tensor) - Tensor of shape (P0,,Pbegin_params_axis). The learnable parameter beta as the scale on norm.

Outputs:

tuple[Tensor], tuple of 3 tensors, the normalized input and the updated parameters.

  • output_x (Tensor) - The normalized input, has the same type and shape as the input_x. The shape is (N,C).

  • mean (Tensor) - Tensor of shape (C,).

  • variance (Tensor) - Tensor of shape (C,).

Raises
  • TypeError – If begin_norm_axis or begin_params_axis is not an int.

  • TypeError – If epsilon is not a float.

  • TypeError – If input_x, gamma or beta is not a Tensor.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> input_x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]), mindspore.float32)
>>> gamma = Tensor(np.ones([3]), mindspore.float32)
>>> beta = Tensor(np.ones([3]), mindspore.float32)
>>> layer_norm = ops.LayerNorm()
>>> output, mean, variance = layer_norm(input_x, gamma, beta)
>>> print(output)
[[-0.2247448  1.         2.2247448]
 [-0.2247448  1.         2.2247448]]
>>> print(mean)
[[2.]
 [2.]]
>>> print(variance)
[[0.6666667]
 [0.6666667]]