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: