解题思路
- 计算均值
对于输入 x 中每个位置 (b, s)，只在最后一个维度 D 上计算均值：
mean=D1d=0∑D−1xb,s,d
题面描述
实现 LayerNorm（Layer Normalization）的前向计算。
LayerNorm 是深度学习模型中常用的归一化方法。与 BatchNorm 不同，LayerNorm 对每个样本的最后一个维度独立计算均值和方差，然后进行归一化，并使用可学习参数 weight 和 bias 进行缩放和平移。
给定输入张量 x、缩放参数 weight 和偏置参数 bias，请你计算 LayerNorm 的输出。
对于每个位置上的特征向量 x_i，LayerNorm 定义如下：
