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pytorch LN(LayerNorm)Relu输出 pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其变相的输出操作

永远的小白虾 人气:0
想了解pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其变相的输出操作的相关内容吗,永远的小白虾在本文为您仔细讲解pytorch LN(LayerNorm)Relu输出的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pytorch,LN(LayerNorm),Relu,变相输出,下面大家一起来学习吧。

主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化,以及数据使用relu,prelu,leakyrelu之后的变化。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(model, self).__init__()
        self.LN=nn.LayerNorm(10,eps=0,elementwise_affine=True)
        self.PRelu=nn.PReLU(init=0.25)
        self.Relu=nn.ReLU()
        self.LeakyReLU=nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01,inplace=False)
    def forward(self,input ):
        out=self.LN(input)
        print("LN:",out)
        out1=self.PRelu(out)
        print("PRelu:",out1)
        out2=self.Relu(out)
        print("Relu:",out2)
        out3=self.LeakyReLU(out)
        print("LeakyRelu:",out3)
        return out
tensor=torch.tensor([-0.9,0.1,0,-0.1,0.9,-0.4,0.9,-0.5,0.8,0.1])
net=model()
print(tensor)
net(tensor)

输出:

tensor([-0.9000,  0.1000,  0.0000, -0.1000,  0.9000, -0.4000,  0.9000, -0.5000,
         0.8000,  0.1000])
LN: tensor([-1.6906,  0.0171, -0.1537, -0.3245,  1.3833, -0.8368,  1.3833, -1.0076,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=<NativeLayerNormBackward>)
Relu: tensor([0.0000, 0.0171, 0.0000, 0.0000, 1.3833, 0.0000, 1.3833, 0.0000, 1.2125,
        0.0171], grad_fn=<ReluBackward0>)
PRelu: tensor([-0.4227,  0.0171, -0.0384, -0.0811,  1.3833, -0.2092,  1.3833, -0.2519,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=<PreluBackward>)
LeakyRelu: tensor([-0.0169,  0.0171, -0.0015, -0.0032,  1.3833, -0.0084,  1.3833, -0.0101,
         1.2125,  0.0171], grad_fn=<LeakyReluBackward0>)

从上面可以看出,这个LayerNorm的归一化,并不是将数据限定在0-1之间,也没有进行一个类似于高斯分布一样的分数,只是将其进行了一个处理,对应的数值得到了一些变化,相同数值的变化也是相同的。

Relu的则是单纯将小于0的数变成了0,减少了梯度消失的可能性

PRelu是一定程度上的保留了负值,根据init给的值。

LeakyRelu也是一定程度上保留负值,不过比较小,应该是根据negative_slope给的值。

补充:PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm)

BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:

BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布

LayerNorm:channel方向做归一化,算CHW的均值,主要对RNN作用明显;

InstanceNorm:一个channel内做归一化,算H*W的均值,用在风格化迁移;因为在图像风格化中,生成结果主要依赖于某个图像实例,所以对整个batch归一化不适合图像风格化中,因而对HW做归一化。可以加速模型收敛,并且保持每个图像实例之间的独立。

GroupNorm:将channel方向分group,然后每个group内做归一化,算(C//G)HW的均值;这样与batchsize无关,不受其约束。

SwitchableNorm是将BN、LN、IN结合,赋予权重,让网络自己去学习归一化层应该使用什么方法。

1 BatchNorm

torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
torch.nn.BatchNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

参数:

num_features: 来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'

eps: 为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。

momentum: 动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。

affine: 布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。

track_running_stats:布尔值,当设为true,记录训练过程中的均值和方差;

实现公式:

track_running_stats:布尔值,当设为true,记录训练过程中的均值和方差;

实现公式:

在这里插入图片描述

2 GroupNorm

torch.nn.GroupNorm(num_groups, num_channels, eps=1e-05, affine=True)

参数:

num_groups:需要划分为的groups

num_features:来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'

eps:为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。

momentum:动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。

affine:布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。

实现公式:

在这里插入图片描述

3 InstanceNorm

torch.nn.InstanceNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
torch.nn.InstanceNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)
torch.nn.InstanceNorm3d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False, track_running_stats=False)

参数:

num_features:来自期望输入的特征数,该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'

eps:为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。

momentum:动态均值和动态方差所使用的动量。默认为0.1。

affine:布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。

track_running_stats:布尔值,当设为true,记录训练过程中的均值和方差;

实现公式:

在这里插入图片描述

4 LayerNorm

torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True)

参数:

normalized_shape: 输入尺寸

[∗×normalized_shape[0]×normalized_shape[1]×…×normalized_shape[−1]]

eps: 为保证数值稳定性(分母不能趋近或取0),给分母加上的值。默认为1e-5。

elementwise_affine: 布尔值,当设为true,给该层添加可学习的仿射变换参数。

实现公式:

在这里插入图片描述

5 LocalResponseNorm

torch.nn.LocalResponseNorm(size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)

参数:

size:用于归一化的邻居通道数

alpha:乘积因子,Default: 0.0001

beta :指数,Default: 0.75

k:附加因子,Default: 1

实现公式:

在这里插入图片描述

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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