=0 是对 0 维度上的一个向量求范数,返回结果数量等于其列的个数,也就是说有多少个0维度的向量, 将得到多 ...
返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p int, float, inf, inf, fro , nuc , optional :范数计算中的幂指数值。默认为 fro dim int, tuple, list, optional : 指定计算的维度。如果是一个整数值,向量范数将被计算 如果是一个大小为 的元组,矩阵范数将被计算 如果为None,当输入te ...
2019-07-29 20:28 0 12363 推荐指数:
=0 是对 0 维度上的一个向量求范数,返回结果数量等于其列的个数,也就是说有多少个0维度的向量, 将得到多 ...
函数签名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数,具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 运行结果如下 其中的axis=0表示对矩阵的每一列求范数,axis ...
1、linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。 2、函数参数 ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord ...
【范数定义】 非负实值函数(非线性) 1)非负性: || a || >= 0 2)齐次性: || ka || = |k| ||a|| 3)三角不等式: || a + b || <= || a || + || b || 注:完备的线性赋范空间称为巴拿赫空间(Banach ...
参考:https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/9352814.html ...
np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数), norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵 ...
先回顾一下范数的定义(en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics)): Given a vector space V over a subfield F of the complex numbers, a norm on V is a function p ...