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Python torchrec.modules.activation.SwishLayerNorm用法及代码示例

用法:

class torchrec.modules.activation.SwishLayerNorm(input_dims:Union[int, List[int], torch.Size], device:Optional[torch.device] = None)

参数

  • input_dims(Union[int, List[int], torch.Size]) - 要标准化的维度。如果输入张量的形状为 [batch_size, d1, d2, d3],则设置 input_dim=[d2, d3] 将对最后两个维度进行层归一化。

  • device(可选的[torch.device]) -默认计算设备。

基础:torch.nn.modules.module.Module

应用带有层标准化的 Swish 函数:Y = X * Sigmoid(LayerNorm(X))

例子:

sln = SwishLayerNorm(100)

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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torchrec.modules.activation.SwishLayerNorm。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。