每天五分钟深度学习pytorch:L1和L2范数、L1和L2归一化

本文重点

我们在另外一个专栏《机器学习和深度学习数学基础》中介绍了常用的范数,这里我们就不进行详细介绍了。这里我们只介绍,如何使用pytorch来计算L1、L2范数,以及如何计算L1和L2归一化。

L1和L2范数

torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)

L1和L2范数的函数如上所示,参数如下:

input:输入数据

p:p=1的时候表示1范数,p=2的时候表示2范数

dim:指定计算的维度

keepdim:输出tensor的维度dim是否保留

out:tensor的输出

dtype:指定返回tensor的期望数据类型

举例:

上一篇:python常用设计模式,单例模式和工厂设计模式


下一篇:使用Jenkins持续集成的一些经验总结