版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/fyq201749/article/details/83063714
tf.clip_by_average_norm()
L0范数是指向量中非0的元素的个数
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和
L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根
如果x的平均l2范数大于clip_norm，则归一化x
参数：
tf.clip_by_average_norm(
t,
clip_norm,
name=None
)
使用案例：
import tensorflow as tf
x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] #l2平均范数为204^0.5/8
r = tf.clip_by_average_norm(x, 1.5)
sess = tf.Session()
print(sess.run(r))