【Python】torch.norm()用法解析
【Python】torch.norm()用法解析
文章目录
- 【Python】torch.norm()用法解析
- 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。tensor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。
- 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。
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