norm(input,
p="fro",
dim=None,
keepdim=False,
out=None,
dtype=None):
1 参数说明
参数 |
参数说明 |
input |
输入的数据 |
p |
指定的范数
fro |
默认情况,Frobenius范数
|
nuc |
求核范数(矩阵奇异值的和) |
p |
|
|
dim |
指定在哪个维度(如果不指定,那么默认是在所有维度上进行计算) |
keepdim |
是否保持维度 |
2 举例
import torch
a=torch.ones(2,2,3,4)
print(a)
'''
tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]],
[[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]])
'''
print(torch.norm(a))
#tensor(6.9282)