目录1.介绍1.1p-范数1.2Frobenius范数1.3核范数2.API3.示例1.介绍torch.norm()是对输入的tensor求对应的范数。tensor的范数有以下三种：1...
目录
1. 介绍1.1 p-范数
1.2 Frobenius 范数
1.3 核范数
2. API
3. 示例
1. 介绍
torch.norm()是对输入的tensor求对应的范数。www.cppcns.comtensor的范数有以下三种：
1.1 p-范数
1.2 Frobenius 范数
即，矩阵各项元素的绝对值平方的总和。
1.3 核范数
也即，求矩阵奇异值的和。该范数常被用于约束矩阵的低秩，对于稀疏性质的数据而言，其矩阵是低秩且会包含大量冗余信息，这些信息可被用于恢复数据和提取特征。
2. API
def norm(input, p="fro", dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None):
参数解释：
input：输入tensor类型的数据p：指定的范数默认为p=‘fro’，计算矩阵的Frobenius norm (Frobenius 范数)，就是矩阵各项元素的绝对值平方的总和。
p='nuc’时，是求核范数，核范数是矩阵奇异值的和。（不常用）
p为int的形式，是求p-范数。（常用）
dim：指定在哪个维度进行，如果不指定，则是在所有维度进行计算
keepdim：True or False，如果True，则保留dim指定的维度，False则不保留
out：输出的 tensor
dtype：指定输出的tensor的数据类型
3. 示例
import torch a = torch.ones(5, 2, 2) a_norm = a.norm(1, 1) print(a) print(a_norm)
输出：
说明：
指定p=1，dim=1。也就是在a的第2个维度(dim=1)进行1(p=1)范数计算。可以发现：a_norm的shape为（5，2），keepdim默认设置的是False，所以第2个维度对应的2消失了，如果keepdim=True，将会保留第3个维度，但是会变成（5，2，1）。
每一个元素都是为2，也就是1范数的结果。
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