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96SEO 2026-02-19 19:38 0
torch.norm()是对输入的tensor求对应的范数。
tensor的范数有以下三种
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。
范数)就是矩阵各项元素的绝对值平方的总和。
pnuc’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
False如果True则保留dim指定的维度False则不保留
指定p1dim1。
也就是在a的第2个维度(dim1)进行1(p1)范数计算。
可以发现a_norm的shape为52keepdim默认设置的是False所以第2个维度对应的2消失了如果keepdimTrue将会保留第3个维度但是会变成521。
每一个元素都是为2也就是1范数的结果。
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