numpy.norm cupy.linalg.norm的区别

根据提供的引用内容，没有提到numpy.norm和cupy.linalg.norm的区别。但是可以介绍一下numpy.linalg.norm的作用和用法。

numpy.linalg.norm是numpy中的一个函数，用于计算向量或矩阵的范数。它可以计算向量的1范数、2范数、无穷范数，以及矩阵的Frobenius范数等。具体使用方法如下：

numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

其中，x表示要计算范数的向量或矩阵；ord表示要计算的范数类型，可以是1、2、np.inf、'fro'等；axis表示计算范数的轴，可以是None、0、1、(0,1)等；keepdims表示是否保留计算结果的维度。

例如，计算向量x的2范数可以使用以下代码：

numpy.linalg.norm(x, ord=2)