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时间: 2023-12-25 10:01:24 浏览: 39
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相关问题
torch..norm
torch.norm函数是PyTorch中的一个函数,用于计算张量的范数。它接受一个输入张量和一些可选参数,并返回一个标量或张量,具体取决于输入张量的维度和参数的设置。\[1\]
在默认情况下,torch.norm函数计算输入张量的2范数。例如,对于一个形状为(2,3)的张量a,可以使用torch.norm(a)来计算其2范数。\[1\]
除了默认的2范数,torch.norm函数还可以计算其他范数,通过在参数中指定p的值来实现。例如,可以使用torch.norm(a, p=1)来计算张量a的1范数。\[1\]
此外,torch.norm函数还可以在指定维度上计算范数,通过在参数中指定dim的值来实现。例如,对于一个形状为(2,4)的张量a,可以使用torch.norm(a, p=2, dim=0)来按照0维度计算其2范数,或者使用torch.norm(a, p=2, dim=1)来按照1维度计算其2范数。\[2\]
最后,torch.norm函数还有一个可选参数keepdim,用于指定是否保持输出的维度。当keepdim=True时,输出张量的维度将与输入张量的维度相同;当keepdim=False时,输出张量的维度将减少一维。例如,对于一个形状为(2,3,4)的张量a,可以使用torch.norm(a, p=2, dim=1, keepdim=True)来计算按照1维度计算2范数并保持维度,或者使用torch.norm(a, p=2, dim=1, keepdim=False)来计算按照1维度计算2范数并不保持维度。\[3\]
总结来说,torch.norm函数是用于计算张量范数的函数,可以根据需要指定范数的类型、计算的维度以及是否保持输出的维度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.norm的理解](https://blog.csdn.net/goodxin_ie/article/details/84657975)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
np.linag.norm
np.linalg.norm函数是numpy中线性代数库的一部分,用于计算矩阵或向量的范数[^1]。范数是一个将向量映射到非负值的函数,它满足一些特定的性质。np.linalg.norm函数可以计算向量的1范数、2范数、无穷范数等。
下面是一个使用np.linalg.norm函数计算向量范数的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个向量
vec = np.array([1, 2, 3])
# 计算向量的2范数
print(np.linalg.norm(vec)) # 输出:3.7416573867739413
# 计算向量的1范数
print(np.linalg.norm(vec, ord=1)) # 输出:6.0
# 计算向量的无穷范数
print(np.linalg.norm(vec, ord=np.inf)) # 输出:3.0
```
这个例子中,我们首先创建了一个向量`vec`,然后使用`np.linalg.norm`函数分别计算了向量的2范数、1范数和无穷范数。其中,2范数是向量元素平方和的平方根,1范数是向量元素的绝对值之和,无穷范数是向量元素的绝对值的最大值。
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