torch.linalg函数

引用\[1\]介绍了torch.linalg.multi_dot函数的用法和代码示例。该函数用于计算多个张量的矩阵乘积。例如，给定张量A、B和C，可以使用multi_dot((A, B, C))来计算它们的矩阵乘积。\[1\]

引用\[2\]介绍了使用torch.linalg.norm函数计算矩阵的F范数（核范数）的方法。通过设置ord='fro'参数，可以计算矩阵的F范数。例如，给定一个张量A，可以使用torch.linalg.norm(A, ord='fro')来计算其F范数。\[2\]

引用\[3\]提到了计算张量大小时使用的是L2范数。可以使用torch.linalg.norm函数来计算张量的L2范数。不同维度的张量会给出不同的答案。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函数，包括计算矩阵乘积和范数等操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python torch.linalg.multi_dot](https://blog.csdn.net/weixin_56243568/article/details/127429727)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [范数详解-torch.linalg.norm计算实例](https://blog.csdn.net/qq_45034708/article/details/130455015)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.linalg.norm在不同维度的张量上给出的结果不同：探讨原因与解决方案](https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/131044187)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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