Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.norm

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Oblicza normę wektory, macierze, a tensorów.

Stosowany w notebookach

Używany w przewodniku Używany w samouczków

Ta funkcja może obliczyć wiele różnych norm wektor (1-normą euklidesowa lub 2-normą INF-normą, a ogólnie p normą dla p> 0) i normy matrycy (Frobeniusa, norma 1, 2 norma i iNF-norm).

tensor Tensor rodzajów float32 , float64 , complex64 , complex128
ord Kolejność normy. Są wartości 'fro' , 'euclidean' , 1 , 2 , np.inf i każda dodatnia liczba rzeczywista otrzymując odpowiadający p-normy. Domyślnym jest 'euclidean' , co odpowiada normie Frobeniusa jeśli tensor jest macierzą i odpowiada 2 normą dla wektorów. Pewne ograniczenia: a) normą Frobenius'a 'fro' nie jest ustawiona dla wektorów, b) jeżeli oś jest 2-krotki (norma macierzy), tylko 'euclidean'fro' , 1 , 2 , np.inf są obsługiwane , Zobacz opis axis , w jaki sposób obliczyć normy dla wypiekania wektorów lub macierzy przechowywanych w tensora.
axis Jeśli axis jest None (domyślnie), wejście jest traktowana jako wektor i pojedynczy norma wektora jest obliczana w całym zbiorze wartości w tensora, czyli norm(tensor, ord=ord) jest równoznaczne z norm(reshape(tensor, [-1]), ord=ord) . Jeżeli axis jest liczbą całkowitą Python wejście jest uważany partia wektorów i axis wyznacza oś w tensor na których można obliczyć normy wektorowej. Jeżeli axis jest 2-krotnym całkowite Pythona uważa się, wsadowego matryc i axis wyznacza osie w tensor na których można obliczyć normę osnowy. indeksy ujemne są obsługiwane. Na przykład: jeśli przechodzą tensora które mogą być matrycę lub partii matryc w czasie wykonywania przejść axis=[-2,-1] zamiast axis=None , aby upewnić się, że normy matrycowe są obliczane.
keepdims Jeżeli tak, to oś wskazano w axis są trzymane wielkości 1. W przeciwnym przypadku, wymiary w axis są usuwane z wyjściowego kształtu.
name Nazwa op.

output Tensor tego samego typu co tensora zawierającego wektor lub matryca normy. Jeśli keepdims jest prawdziwa, to ranga wyjścia jest równa randze tensor . W przeciwnym razie, jeśli axis jest żadne wyjście jest skalar, jeśli axis jest liczbą całkowitą, ranga output jest o jeden mniejsza niż w randze tensor , jeśli axis jest 2-krotka ranga output jest dwa mniej niż w randze tensor ,

ValueError Jeśli ord lub axis jest nieprawidłowy.

numpy Kompatybilność

Głównie równoważne numpy.linalg.norm. Nie obsługiwane: ORD <0, 2-normą matryc, norma jądrowego. Inne różnice: a) jeżeli oś jest None , traktuje spłaszczone tensor jako wektor niezależnie od rangi. b) Wyraźnie „euklidesowa” normą podpór jako domyślny, w tym na tensorów wyższego rzędu.