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。

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)

PaddlePaddle

paddle.nn / functional / layer_norm

layer_norm¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.nn / functional / layer_norm

layer_norm¶