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：

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：

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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