torch.linalg.norm输出的结果是什么
时间: 2023-06-17 22:04:16 浏览: 62
torch.linalg.norm函数是用来计算矩阵或向量的范数。它的输出结果是输入张量的范数值。范数是向量空间中一个函数,它将向量映射到一个非负实数上。常见的范数有L1范数、L2范数和无穷范数等。在torch.linalg.norm函数中,可以通过p参数来指定使用哪种范数计算张量的范数。如果不指定p,则默认使用L2范数。例如,torch.linalg.norm(x, p=2)表示使用L2范数计算张量x的范数值。
相关问题
torch.linalg.norm
torch.linalg.norm 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算张量的范数。它可以计算向量范数、矩阵范数以及张量范数。
用法示例:
```python
import torch
# 计算向量范数
v = torch.tensor([1, 2, 3])
norm_v = torch.linalg.norm(v)
print(norm_v) # 输出: tensor(3.7417)
# 计算矩阵范数
m = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
norm_m = torch.linalg.norm(m)
print(norm_m) # 输出: tensor(5.4772)
# 计算张量范数
t = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
norm_t = torch.linalg.norm(t)
print(norm_t) # 输出: tensor(14.2829)
```
在计算范数时,可以指定不同的参数来计算不同的范数,比如计算二范数、一范数、无穷范数等。具体可以参考 PyTorch 文档中 torch.linalg.norm 的说明。
torch.linalg.norm函数
torch.linalg.norm函数是PyTorch中用于计算张量或向量的范数的函数。它的语法如下:
```python
torch.linalg.norm(input, ord=None, dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)
```
其中,参数input表示输入的张量或向量,ord表示计算的范数类型,dim表示在哪个维度上计算范数,keepdim表示是否保持计算后的维度数与输入的维度数相同,out表示输出张量,dtype表示输出张量的数据类型。
常见的范数类型有:
- ord=1表示计算L1范数
- ord=2表示计算L2范数
- ord=float('inf')表示计算无穷范数
例如,计算张量x在第1维上的L2范数:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
norm = torch.linalg.norm(x, ord=2, dim=1, keepdim=True)
print(norm.shape) # 输出torch.Size([3, 1, 5])
```