torch.linalg.norm

时间: 2023-11-02 14:56:13 浏览: 30
PDF

PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

star3星 · 编辑精心推荐
torch.linalg.norm函数是PyTorch中用于计算矩阵或向量范数的函数。它可以计算矩阵的Frobenius范数，向量的1范数、2范数和无穷范数等。范数是一种度量向量或矩阵的大小或长度的方法。 示例4中的代码演示了如何使用torch.linalg.norm函数计算向量的2范数。通过传递参数ord=2，可以计算出矩阵的Frobenius范数。 另外，PyTorch还提供了其他用于计算矩阵范数的函数，如torch.linalg.matrix_norm函数。该函数可以用于计算矩阵的各种范数，包括Frobenius范数、1范数、2范数和无穷范数等。详情请参考PyTorch官方文档。
阅读全文

相关推荐

pdf

浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

### PyTorch中torch.backends.cudnn设置的作用详解 在深度学习领域，PyTorch作为一款流行的开源机器学习框架，其高效性和灵活性受到广大研究者和开发者的青睐。而在使用GPU进行模型训练时，为了提高计算性能，通常...
pdf

python torch.utils.data.DataLoader使用方法

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch框架中用于高效加载和处理数据的关键组件。它在机器学习模型的训练过程中起着至关重要的作用，因为它的功能包括数据分批、数据预处理、多线程加载以及可选的随机打乱顺序等。...

torch.linalg.norm函数

torch.linalg.norm函数是PyTorch中用于计算张量或向量的范数的函数。它的语法如下： python torch.linalg.norm(input, ord=None, dim=None, keepdim=False, ...print(norm.shape) # 输出torch.Size([3, 1, 5])

torch.linalg.norm()可以替换掉np.linalg.norm()吗？torch.linalg.norm()与np.linalg.norm()操作一样吗？

torch.linalg.norm()与np.linalg.norm()的操作基本一致，都是计算向量或矩阵的范数。 但需要注意的是，torch.linalg.norm()默认使用的是2范数，而np.linalg.norm()默认使用的是Frobenius范数。如果需要计算...

torch.linalg.norm输出的结果是什么

torch.linalg.norm函数是用来计算矩阵或向量的范数。它的输出结果是输入张量的范数值。范数是向量空间中一个函数，它将向量映射到一个非负实数上。常见的范数有L1范数、L2范数和无穷范数等。在torch.linalg.norm函数...

np.linalg.norm和torch.norm

回答: np.linalg.norm()和torch.norm()都是用来计算向量或矩阵的范数的函数，但它们来自不同的库。np.linalg.norm()是NumPy库中的函数，而torch.norm()是PyTorch库中的函数。 两个函数的使用方式和参数略有不同。np...

torch.linalg_vector_norm(

norm = torch.linalg_vector_norm(x, ord=2) print(norm) # 输出为 7.41619873 如果你想计算一个矩阵的Frobenius范数，可以使用以下代码： python import torch A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) norm...

torch.linalg函数

例如，给定张量a、b和c，可以使用torch.linalg.norm(a, ord=2)、torch.linalg.norm(b, ord=2)和torch.linalg.norm(c, ord=2)来计算它们的L2范数。\[3\] 综上所述，torch.linalg函数提供了一些用于线性代数计算的...

解释报错AttributeError: module 'torch.linalg' has no attribute 'vector_norm'

报错"AttributeError: module 'torch.linalg' has no attribute 'vector_norm'"是由于torch.linalg模块中没有名为'vector_norm'的属性。这意味着你在使用torch.linalg.vector_norm时出现了错误。 为了解决这个问题...

np.linalg.norm与tensor.norm

np.linalg.norm是NumPy库中的函数，用于计算数组（主要是向量或矩阵）的范数，它是线性代数中的概念，表示向量长度或矩阵的大小。它支持多种类型的范数，如欧几里得范数（l2-norm）、曼哈顿范数（l1-norm）等，...

dct = torch.fft.dct(torch.eye(256), norm='ortho') AttributeError: module 'torch.fft' has no attribute 'dct'

AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x ...

torch.norm转换为numpy代码

torch.norm可以用numpy中的linalg.norm来实现： python import numpy as np # 生成随机张量 x = np.random.rand(3, 4) # 计算范数 norm = np.linalg.norm(x) print(norm) 在上述代码中，x是一个3x4的随机...

from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后，结果为空集合，哪里出问题了，帮我修改一下

return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) ...
pptx

Numpy的矩阵运算.pptx

例如，np.linalg.norm(vec, p)计算向量vec的p范数，其中p的默认值为2，表示2范数。 通过这些基本的矩阵运算，你可以进行一系列复杂的数学操作，包括解决线性方程组、分析矩阵的特性以及进行各种数值计算。...
-

深入Scipy.optimize：揭秘算法原理与实际应用，提升数据科学实战能力

![深入Scipy.optimize：揭秘算法...# 1. Scipy.optimize库概述 ## Scipy.optimize简介 Scipy.optimize是Python科学计算库Scipy中的一个子模块，专门用于解决优化问题。该库提供了一系列的优化算法，可以处理无约束和有

import math import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd file_path = r'C:\Users\520605\Desktop\data.xlsx' raw_data = pd.read_excel(file_path, header=0) data = raw_data.values viscosity = data[0:,:2] print(viscosity) density = data[0:,:3] print(density) num_1 =data[-1,0:0] C=torch.zeros(10) def dis(a,b): return math.sqrt((a[0]-b[0])*(a[0]-b[0])+(a[1]-b[1])*(a[1]-b[1])) K = 4 CentPoint = [] for i in range(K): CentPoint.append([torch.randint(0,10000,(1,)).item(), torch.randint(0,10,(1,)).item()]) print(CentPoint) for p in range(10): NewPoint = [[0, 0] for i in range(K)] for i in range(len(viscosity)): mDis=1e9 mC=0 for j in range(len(CentPoint)): cp=CentPoint[j] D = dis([viscosity[1,i].int(), density[1,i].int()], cp) if mDis>D: mDis=D mC=j C[i]=mC NewPoint[mC][0]+=viscosity[1,i] NewPoint[mC][1]+=density[1,i] for i in range(K): CentPoint[i][0]=NewPoint[i][0]/num_1 CentPoint[i][1]=NewPoint[i][1]/num_1 print(CentPoint) cc=list(C) for i in range(len(viscosity)): if cc[i]==0: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'r.') elif cc[i]==1: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'g.') elif cc[i]==2: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), 'b.') elif cc[i]==3: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='pink', marker='.') elif cc[i]==4: plt.plot(viscosity[1,i].item(), density[1,i].item(), color='orange', marker='.') for CP in CentPoint: plt.plot(CP[0], CP[1], color='black', marker='X') plt.show()

好的，以下是对你的代码进行改进的建议： ...这段代码中，我们使用了 NumPy 库提供的 linalg.norm() 函数计算样本点到聚类中心的距离，使用了 Matplotlib 的 cm.get_cmap() 函数获取颜色映射，以简化绘图代码。

torch人体关键点检测代码

return torch.from_numpy(img), torch.from_numpy(keypoints) class RandomHorizontalFlip(object): def __init__(self, p=0.5): self.p = p def __call__(self, img, keypoints): if np.random.rand() ...

已知一个训练好的BP神经网络模型为“model_MLP.cldjl”，训练该模型的样本集中输入的指标为“渗透率、孔隙度、有效厚度、单井控制面积、渗透率变异系数、孔隙度变异系数、有效厚度变异系数、渗透率级差、孔隙度差、有效厚度级差、采出程度、剩余可采储量、末期可采储量、初期含水率、末期含水率、初期产油量、末期产油量、累产油、平均含油饱和度、含油饱和度、平均产油量、注采井距、靶点与老井点的距离、靶点位置、射孔厚度”，需要预测的指标为“产量递减率”，则利用“cma-es”优化算法，根据预测得到的结果，反向优化找出最佳的“注采井距、靶点与老井点的距离、靶点位置、射孔厚度”这四个指标，请给出python代码

fitness_value = np.linalg.norm(targets - predicted_output) return fitness_value 最后，需要定义一个函数来运行优化算法： python def optimize(model): initial_guess = [0.0] * 24 initial_guess...
zip

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter-Notebook

最新推荐

recommend-type

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
recommend-type

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
recommend-type

Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。