实现 LayerNorm

在张量最后一个维度上实现 LayerNorm。给定形状为（..., d）的输入 x，计算最后一维的均值和有偏方差，将其归一化为零均值和单位方差，再应用逐通道 weight 和 bias：y = ((x - mean) / sqrt(var + eps)) * weight + bias。该运算必须可微，因此请使用张量算子（torch.mean / torch.var / torch.sqrt）实现，不要使用原地 Python 循环。