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在pytorch中取矩阵行/列的范数

在PyTorch中,可以使用torch.norm()函数来计算矩阵的范数。该函数可以接受两个参数:输入张量和范数的类型。范数的类型可以是以下几种:

  1. 默认情况下,如果不指定范数的类型,torch.norm()函数将计算输入张量的二范数(欧几里德范数)。
  2. 如果将范数的类型设置为1,torch.norm()函数将计算输入张量的一范数(绝对值之和)。
  3. 如果将范数的类型设置为无穷大(float('inf')),torch.norm()函数将计算输入张量的无穷范数(绝对值的最大值)。

以下是使用torch.norm()函数计算矩阵行/列范数的示例代码:

代码语言:txt
复制
import torch

# 创建一个2x3的矩阵
matrix = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 计算矩阵的行范数(二范数)
row_norm = torch.norm(matrix, dim=1)
print("矩阵的行范数:", row_norm)

# 计算矩阵的列范数(二范数)
col_norm = torch.norm(matrix, dim=0)
print("矩阵的列范数:", col_norm)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
矩阵的行范数: tensor([3.7417, 8.7749])
矩阵的列范数: tensor([4.1231, 5.3852, 6.7082])

在上述示例中,我们创建了一个2x3的矩阵,并使用torch.norm()函数计算了矩阵的行范数和列范数。可以看到,行范数的结果是一个包含两个元素的张量,分别表示矩阵的两行的二范数;列范数的结果是一个包含三个元素的张量,分别表示矩阵的三列的二范数。

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