=0 是對 0 維度上的一個向量求范數,返回結果數量等於其列的個數,也就是說有多少個0維度的向量, 將得到多 ...
返回所給tensor的矩陣范數或向量范數 參數: input:輸入tensor p int, float, inf, inf, fro , nuc , optional :范數計算中的冪指數值。默認為 fro dim int, tuple, list, optional : 指定計算的維度。如果是一個整數值,向量范數將被計算 如果是一個大小為 的元組,矩陣范數將被計算 如果為None,當輸入te ...
2019-07-29 20:28 0 12363 推薦指數:
=0 是對 0 維度上的一個向量求范數,返回結果數量等於其列的個數,也就是說有多少個0維度的向量, 將得到多 ...
函數簽名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord參數表示求什么類型的范數,具體參見下表 下面是用代碼對一個列表求上面的范數 運行結果如下 其中的axis=0表示對矩陣的每一列求范數,axis ...
1、linalg=linear(線性)+algebra(代數),norm則表示范數。 2、函數參數 ①x: 表示矩陣(也可以是一維) ②ord:范數類型 向量的范數: 矩陣的范數: ord=1:列和的最大值 ord ...
【范數定義】 非負實值函數(非線性) 1)非負性: || a || >= 0 2)齊次性: || ka || = |k| ||a|| 3)三角不等式: || a + b || <= || a || + || b || 注:完備的線性賦范空間稱為巴拿赫空間(Banach ...
參考:https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/9352814.html ...
np.linalg.norm() # linalg = linear(線性) + algebra(代數), norm表示范數 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩陣 ...
先回顧一下范數的定義(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 ...