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mindspore.nn.LayerNorm

class mindspore.nn.LayerNorm(normalized_shape, begin_norm_axis=- 1, begin_params_axis=- 1, gamma_init='ones', beta_init='zeros', epsilon=1e-07)

在mini-batch输入上应用层归一化（Layer Normalization）。

层归一化在递归神经网络中被广泛的应用。适用单个训练用例的mini-batch输入上应用归一化，详见论文 Layer Normalization 。

与批归一化（Batch Normalization）不同，层归一化在训练和测试时执行完全相同的计算。 应用于所有通道和像素，即使batch_size=1也适用。公式如下：

$$y=\frac{x-\mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x]+ϵ}}\ast \gamma +\beta$$

参数：

• normalized_shape (Union(tuple[int], list[int]) - 沿轴 begin_norm_axis … R - 1 执行归一化。

• begin_norm_axis (int) - 归一化开始计算的轴，取值范围是[-1, rank(x))。默认值：-1。

• begin_params_axis (int) - 第一个参数(beta, gamma)的维度：scale和centering参数有 begin_params_axis: rank(x) 个维度，并与输入一起广播，取值范围是[-1, rank(input))。默认值：-1。

• gamma_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - $\gamma$ 参数的初始化方法。str的值引用自函数 initializer ，包括’zeros’、’ones’、’xavier_uniform’、’he_uniform’等。默认值：’ones’。

• beta_init (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - $\beta$ 参数的初始化方法。str的值引用自函数 initializer ，包括’zeros’、’ones’、’xavier_uniform’、’he_uniform’等。默认值：’zeros’。

• epsilon (float) - $ϵ$ 添加到分母中的值，以确保数值稳定。默认值：1e-7。

输入：

• x (Tensor) - x 的shape为 $(x_1,x_2,...,x_R)$ ， input_shape[begin_norm_axis:] 等于 normalized_shape 。

输出：

Tensor，归一化后的Tensor，shape和数据类型与 x 相同。

异常：

• TypeError - normalized_shape 既不是list也不是tuple。

• TypeError - begin_norm_axis 或 begin_params_axis 不是int。

• TypeError - epsilon 不是float。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.ones([20, 5, 10, 10]), mindspore.float32)
>>> shape1 = x.shape[1:]
>>> m = nn.LayerNorm(shape1,  begin_norm_axis=1, begin_params_axis=1)
>>> output = m(x).shape
>>> print(output)
(20, 5, 10, 10)