torch.norm(w）

torch.norm(w) 函数是用来计算张量 w 的范数（norm）的，范数是一个向量空间中的长度或大小概念的一般化。它可以接受一个参数，即 p 范数，用于指定要计算的范数类型。当 p = 2 时，它计算的是 L2 范数，也就是向量的欧几里得长度。当 p = 1 时，它计算的是 L1 范数，也就是向量元素的绝对值之和。此外，还可以使用无穷大来计算向量的无穷范数，即向量元素绝对值的最大值。

示例：

import torch

w = torch.tensor([1., 2., 3.])

# 计算 L2 范数
l2_norm = torch.norm(w, p=2)
print(l2_norm)  # 输出 3.7417

# 计算 L1 范数
l1_norm = torch.norm(w, p=1)
print(l1_norm)  # 输出 6.

# 计算无穷范数
inf_norm = torch.norm(w, float('inf'))
print(inf_norm)  # 输出 3.