tensorrt8.2 有组合方法实现torch.norm吗

TensorRT 8.2 并没有直接提供用于计算 `torch.norm` 的特定组合方法。然而，你可以通过使用 TensorRT 提供的基本运算符和函数来构建类似于 `torch.norm` 的功能。

一种可能的实现方式是使用 TensorRT 的 `trt.reduce` 运算符进行范数的计算。`trt.reduce` 运算符可以用于在指定的维度上执行各种归约操作，包括求和、平方和、平均值等。通过适当选择归约操作和维度，可以实现不同类型的范数计算。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用 TensorRT 的 `trt.reduce` 运算符来计算 L2 范数：

import tensorrt as trt

network = trt.Builder().create_network()
input_tensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.float32, shape=(...))  # 输入张量的形状
reduced_tensor = network.add_reduce(input_tensor, trt.ReduceOperation.SUM, axis=(...))  # 根据需要选择维度
squared_tensor = network.add_elementwise(input_tensor, input_tensor, trt.ElementWiseOperation.PROD)
reduced_squared_tensor = network.add_reduce(squared_tensor, trt.ReduceOperation.SUM, axis=(...))  # 根据需要选择维度
norm_tensor = network.add_unary(reduced_squared_tensor, trt.UnaryOperation.SQRT)

output_tensor = network.mark_output(norm_tensor.get_output(0))

需要根据具体的需求和输入张量的形状、维度进行适当的调整。请注意，上述代码片段仅为示例，具体实现可能需要进一步调试和优化。

希望这能帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。