Tensorflow0.11的Tensorflow 1.+的`tf.norm`等效接口

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow 0.11是TensorFlow的旧版本，而TensorFlow 1.+是指TensorFlow的1.x系列的版本。

tf.norm是TensorFlow中的一个函数，用于计算张量的范数（norm）。范数是一个度量，用于衡量向量或矩阵的大小。在机器学习和数值计算中，范数经常被用来衡量模型参数的大小、向量的相似性等。

在TensorFlow 1.+中，tf.norm函数被替换为tf.linalg.norm函数。tf.linalg.norm函数计算张量的范数，并返回一个标量张量作为结果。它可以用于计算向量的L1范数、L2范数以及其他范数。

使用tf.linalg.norm函数，可以通过指定参数来计算不同类型的范数。常用的参数包括：

• ord：指定要计算的范数类型。常见的值有1（L1范数）、2（L2范数）和np.inf（无穷范数）。
• axis：指定在哪个轴上计算范数。默认为None，表示计算整个张量的范数。
• keepdims：指定是否保持计算结果的维度。默认为False，表示降维为标量。

使用tf.linalg.norm函数可以方便地计算张量的范数，例如：

import tensorflow as tf

# 计算向量的L2范数
x = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)
norm = tf.linalg.norm(x, ord=2)
print(norm.numpy())  # 输出结果为3.7416575

# 计算矩阵的Frobenius范数
matrix = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
norm = tf.linalg.norm(matrix, ord='fro')
print(norm.numpy())  # 输出结果为5.477226

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