np.linalg.norm(grad_current,ord=2)<precision:

np.linalg.norm(grad_current, ord=2) < precision是一个条件判断语句，用于判断grad_current的2范数是否小于给的precision。具体来说，np.linalg.norm()是numpy库中用于计算矩阵或向量范数的函数，其中ord参数指定了范数的类型。在这个例子中，ord=2表示计算矩阵或向量的2范数。

范数是一个用于衡量向量大小的指标，可以理解为向量的长度。2范数也称为欧几里德范数，它表示向量元素的平方和的平方根。precision是一个给定的精度值，这里是用来比较grad_current的2范数是否小于该精度值。

所以，np.linalg.norm(grad_current, ord=2) < precision这个条件判断语句的意思是，判断grad_current的2范数是否小于给定的精度值precision。如果满足条件，返回True；如果不满足条件，返回False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.linalg.norm()用法总结](https://blog.csdn.net/silent1cat/article/details/120811844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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