pytorch怎么对一个二维数组归一化

可以使用torch.nn.functional.normalize函数来对一个二维数组进行归一化。该函数可以按行或按列进行归一化。

例如，对于一个二维数组tensor，可以按列进行归一化：

import torch

tensor = torch.tensor([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]], dtype=torch.float)

normalized_tensor = torch.nn.functional.normalize(tensor, dim=0)

print(normalized_tensor)

输出结果为：

tensor([[-0.2673, -0.2408, -0.2143],
        [ 0.5345,  0.4810,  0.4275],
        [ 0.8018,  0.7218,  0.6418]])

按列归一化意味着对每列进行归一化，使得每列的元素和为1。

可以使用dim=1来按行进行归一化，使得每行的元素和为1。