Función PyTorch torch.linalg.norm

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.linalg.normEs una función del módulo de álgebra lineal de PyTorch que se utiliza para calcular la norma de matrices o vectores. Admite varios tipos de norma, como L1, L2, Frobenius, etc.

Definición de la función

torch.linalg.norm(A, ord=None, dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)

Parámetros:

  • A(Tensor): Tensor de entrada.
  • ord(int, float, inf, -inf, opcional): tipo de norma. Por defecto es 'fro'.
  • dim(int, tuple, opcional): dimensiones sobre las que se calcula la norma.
  • keepdim(bool, opcional): si se mantienen las dimensiones. Por defecto es False.
  • dtype(torch.dtype, opcional): tipo de dato de salida.

Valor de retorno:

  • torch.TensorDevuelve el valor de la norma.

Ejemplo de uso

Ejemplo - Norma de Frobenius

import torch

# Crear matriz
A = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])

# Norma de Frobenius
norm_fro = torch.linalg.norm(A)

print("Matriz A:")
print(A)
print("Norma de Frobenius:", norm_fro)

El resultado es:

矩阵 A:
tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]])
Frobenius 范数: tensor(5.4772)

Ejemplo - Norma L2 de un vector

import torch

# Crear vector
v = torch.tensor([3.0, 4.0])

# Norma L2 (por defecto)
norm_l2 = torch.linalg.norm(v)

# Norma L1
norm_l1 = torch.linalg.norm(v, ord=1)

print("Vector v:", v)
print("Norma L2:", norm_l2)
print("Norma L1:", norm_l1)

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