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mindspore.nn.LayerNorm
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.. py:class:: mindspore.nn.LayerNorm(normalized_shape, begin_norm_axis=-1, begin_params_axis=-1, gamma_init='ones', beta_init='zeros', epsilon=1e-7)
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在mini-batch输入上应用层归一化（Layer Normalization）。
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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 <https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf>`_ 。
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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。
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应用于所有通道和像素，即使batch_size=1也适用。公式如下：
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.. math::
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y = \frac{x - \mathrm{E}[x]}{\sqrt{\mathrm{Var}[x] + \epsilon}} * \gamma + \beta
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**参数：**
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- **normalized_shape** (Union(tuple[int], list[int]) - 沿轴 `begin_norm_axis ... R - 1` 执行归一化。
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- **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。
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- **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。
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- **gamma_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - :math:`\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'。
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- **beta_init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) - :math:`\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'。
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- **epsilon** (float) - :math:`\epsilon` 添加到分母中的值，以确保数值稳定。默认值：1e-7。
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**输入：**
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- **x** (Tensor) - `x` 的shape为 :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)` ， `input_shape[begin_norm_axis:]` 等于 `normalized_shape` 。
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**输出：**
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Tensor，归一化后的Tensor，shape和数据类型与 `x` 相同。
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**异常：**
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- **TypeError** - `normalized_shape` 既不是list也不是tuple。
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- **TypeError** - `begin_norm_axis` 或 `begin_params_axis` 不是int。
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- **TypeError** - `epsilon` 不是float。 |