torch.nn.functional.normalize

torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) [source]

Выполняет нормализацию входов по $L_p$ на указанном измерении.

Для тензора input размеров $(n_0, ..., n_{dim}, ..., n_k)$, каждый вектор $n_{dim}$ -элемента $v$ по измерению dim преобразуется следующим образом:

$$v = \frac{v}{\max(\lVert v \rVert_p, \epsilon)}.$$

По умолчанию используется евклидова норма по векторам по измерению $1$ для нормализации.

Параметры:

• input (Tensor) – тензор ввода любого размера
• p (float) – значение показателя в формуле нормы. По умолчанию: 2
• dim (int) – измерение для сокращения. По умолчанию: 1
• eps (float) – малое значение для избежания деления на ноль. По умолчанию: 1e-12
• out (Tensor, необязательно) – выходной тензор. Если out используется, это действие не будет дифференцируемым.

Возвращаемое значение:

Tensor