pytorch代码实现：向量单位化的方式很简单：$v‘ = \frac{v}{|v|}$，其中$|v|$是$v$的L2范数。现在实现一个函数，他接受一个[batch_size, d]维度的tensor输入，表示有batch_size个向量需要分别进行单位化。输出维度还是[batch_size, d]，每一行对应输入张量对应行的向量单位化后的结果。注：

可以使用torch.norm函数计算L2范数，然后使用torch.div函数实现除法操作。代码实现如下：

import torch

def normalize_vectors(vectors):
    norms = torch.norm(vectors, dim=1, keepdim=True)
    return torch.div(vectors, norms)

其中，torch.norm函数计算输入张量的L2范数，dim=1表示在第1维度（即列）上计算，keepdim=True表示保持输出张量的维度与输入张量一致，因为需要将L2范数扩展到每个向量的所有元素。torch.div函数实现除法操作，将输入张量中的每个元素除以对应的L2范数。

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pytorch代码实现向量批量单位化：向量单位化的方式很简单：$v‘ = \frac{v}{|v|}$，其中$|v|$是$v$的L2范数。现在实现一个函数，他接受一个[batch_size, d]维度的tensor输入，表示有batch_size个向量需要分别进行单位化。输出维度还是[batch_size, d]，每一行对应输入张量对应行的向量单位化后的结果。注：

可以使用pytorch中的norm函数来计算每个向量的L2范数，并对整个batch进行单位化。以下是实现代码：

import torch

def batch_normalize_vectors(x):
    norms = torch.norm(x, p=2, dim=1, keepdim=True)
    return x.div(norms)

其中，torch.norm函数用于计算L2范数，p=2表示计算L2范数，dim=1表示对每个向量的元素计算L2范数，keepdim=True表示保持向量维度不变。最后通过div函数进行单位化。