torch.norm()函数

`torch.norm()`是一个PyTorch库中的函数，它用于计算张量中元素的范数。范数是向量空间中的一种度量，表示向量的大小或长度。`torch.norm()`支持多种范数类型，包括：

1. **L1范数** (默认)：所有元素绝对值之和。
2. **L2范数** 或 **欧几里得范数**：各元素平方和的平方根，也称为标准差。
3. **Inf范数** 或 **最大范数**：最大绝对元素值。
4. **p范数**：对于任意p > 0，各元素绝对值的p次方和的p次根。

函数的基本语法通常是 `torch.norm(tensor, p=2, dim=None, keepdim=False)`，其中：
- `tensor`: 需要计算范数的张量。
- `p`: 可选的范数类型，默认为2，可以设置为其他值如1或无穷大 (`float('inf')`)。
- `dim`: 可选的维度，如果提供，则沿着指定的维度计算范数；若不提供，就对整个张量求范数。
- `keepdim`: 如果为True，返回的结果将保持输入张量的形状，在计算的维度上添加一个尺寸为1的维度。

例如，`norm = torch.norm(tensor, dim=1)` 计算每一行的L2范数。