解释tf.linalg.l2_normalize(vm,axis=1) 请用一个例子解释 并解释计算流程

假设我们有一个形状为（4, 3）的张量vm，表示4个样本的3维特征向量，如下所示：

vm = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0],
                  [2.0, 3.0, 4.0],
                  [3.0, 4.0, 5.0],
                  [4.0, 5.0, 6.0]])

我们希望对每个样本的特征向量进行L2标准化，即将每个向量的模长归一化为1。这可以通过按行进行L2标准化来实现，具体代码如下所示：

normalized_vm = tf.linalg.l2_normalize(vm, axis=1)

经过L2标准化后，我们得到了一个新的张量normalized_vm，它的形状与vm相同，但是每个向量的模长都被归一化为1。我们可以打印出normalized_vm来观察结果，如下所示：

print(normalized_vm)

# 输出结果为：
# [[0.26726124 0.5345225  0.8017837 ]
#  [0.37139067 0.557086   0.7427814 ]
#  [0.42426407 0.56568545 0.70710677]
#  [0.45584232 0.56980294 0.68376356]]

具体的计算流程如下：

1. 计算每个向量的L2范数

    norms = tf.norm(vm, ord='euclidean', axis=1, keepdims=True)

这里使用了tf.norm函数计算L2范数，ord参数指定了范数类型为欧几里得范数，axis参数指定了按行计算，keepdims参数保持输出张量的维度和输入张量相同。

2. 对每个向量进行L2标准化

    normalized_vm = vm / norms

将输入张量vm除以对应的L2范数即可得到标准化后的输出normalized_vm。

需要注意的是，当存在0向量时，其L2范数为0，此时会出现除以0的情况，因此通常需要在计算L2范数时加上一个很小的常数epsilon，以避免出现除以0的情况。