torch.nn.functional.normalize

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

Выполняет нормализацию $L_p$ входных данных по указанному измерению.

Для тензора input размером $(n_0, ..., n_{dim}, ..., n_k)$, каждый вектор $n_{dim}$ элементов $v$ вдоль измерения dim преобразуется следующим образом:

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

При использовании аргументов по умолчанию используется евклидова норма по векторам вдоль измерения $1$ для нормализации.

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор любой формы
• p (float) – значение показателя степени в формуле нормы. По умолчанию: 2
• dim (int или кортеж целых чисел) – измерение для сокращения. По умолчанию: 1
• eps (float) – малое значение для предотвращения деления на ноль. По умолчанию: 1e-12
• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор. Если out используется, это действие не будет дифференцируемым.

Тип возвращаемого значения

Тензор