tf.nn.l2_normalize

tf.nn.l2_normalize是TensorFlow中的一个函数，用于将输入张量沿着指定维度进行L2范数归一化。

函数签名如下：

tf.nn.l2_normalize(x, axis=None, epsilon=1e-12, name=None)

参数说明：
- x: 输入张量。
- axis: 归一化沿着的维度，如果为None，则沿着整个张量进行归一化。
- epsilon: 用于防止除以0的小常数。
- name: 可选参数，用于指定操作的名称。

函数返回一个归一化后的张量。

举个例子，如果我们有一个形状为[3, 4]的张量x，我们可以将其沿着第一个维度进行L2归一化：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [2.0, 4.0, 6.0, 8.0], [3.0, 6.0, 9.0, 12.0]])
normalized_x = tf.nn.l2_normalize(x, axis=0)

这样，我们就得到了一个形状为[3, 4]的归一化后的张量normalized_x，其中第一个维度的L2范数都变成了1。