Python中torch.norm()用法解析
更新時(shí)間：2023年03月08日 08:57:21 作者：篤℃
本文主要介紹了Python中torch.norm()用法解析，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
1. 介紹
torch.norm()是對(duì)輸入的tensor求對(duì)應(yīng)的范數(shù)。tensor的范數(shù)有以下三種：
1.1 p-范數(shù)
1.2 Frobenius 范數(shù)
即，矩陣各項(xiàng)元素的絕對(duì)值平方的總和。
1.3 核范數(shù)
也即，求矩陣奇異值的和。該范數(shù)常被用于約束矩陣的低秩，對(duì)于稀疏性質(zhì)的數(shù)據(jù)而言，其矩陣是低秩且會(huì)包含大量冗余信息，這些信息可被用于恢復(fù)數(shù)據(jù)和提取特征。
2. API
def norm(input, p="fro", dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None):
參數(shù)解釋：
- input：輸入tensor類型的數(shù)據(jù)
- p：指定的范數(shù)
- 默認(rèn)為p=‘fro’，計(jì)算矩陣的Frobenius norm (Frobenius 范數(shù))，就是矩陣各項(xiàng)元素的絕對(duì)值平方的總和。
- p='nuc’時(shí)，是求核范數(shù)，核范數(shù)是矩陣奇異值的和。（不常用）
- p為int的形式，是求p-范數(shù)。（常用）
- dim：指定在哪個(gè)維度進(jìn)行，如果不指定，則是在所有維度進(jìn)行計(jì)算
- keepdim：True or False，如果True，則保留dim指定的維度，F(xiàn)alse則不保留
- out：輸出的 tensor
- dtype：指定輸出的tensor的數(shù)據(jù)類型
3. 示例
import torch a = torch.ones(5, 2, 2) a_norm = a.norm(1, 1) print(a) print(a_norm)
輸出：
說明：
- 指定p=1，dim=1。也就是在a的第2個(gè)維度(dim=1)進(jìn)行1(p=1)范數(shù)計(jì)算。
可以發(fā)現(xiàn)：a_norm的shape為（5，2），keepdim默認(rèn)設(shè)置的是False，所以第2個(gè)維度對(duì)應(yīng)的2消失了，如果keepdim=True，將會(huì)保留第3個(gè)維度，但是會(huì)變成（5，2，1）。 - 每一個(gè)元素都是為2，也就是1范數(shù)的結(jié)果。
到此這篇關(guān)于Python中torch.norm()用法解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python torch.norm()內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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