tf.compat.v1.norm

Вычисляет норму векторов, матриц и тензоров. (устаревшие аргументы)

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.linalg.norm

tf.compat.v1.norm(
    tensor,
    ord='euclidean',
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    keep_dims=None
)

Эта функция может вычислять несколько различных норм векторов (1-норму, евклидову норму или 2-норму, бесконечную норму и, в общем случае, p-норму для p > 0), а также нормы матриц (норму Фробениуса, 1-норму, 2-норму и бесконечную норму).

Аргументы
`tensor`	`Tensor` типа `float32`, `float64`, `complex64`, `complex128`
`ord`	Порядок нормы. Поддерживаются значения 'fro', 'euclidean', `1`, `2`, `np.inf` и любое положительное вещественное число, задающее соответствующую p-норму. По умолчанию используется 'euclidean', что эквивалентно норме Фробениуса, если `tensor` является матрицей, и 2-норме для векторов. Применяются некоторые ограничения: a) Норма Фробениуса `fro` не определена для векторов; b) если axis — кортеж из двух элементов (норма матрицы), поддерживаются только 'euclidean', 'fro', `1`, `2`, `np.inf`. О том, как вычислять нормы для пакета векторов или матриц, хранящихся в тензоре, см. описание `axis`.
`axis`	Если `axis` равен `None` (по умолчанию), входные данные считаются вектором, и для всего набора значений в тензоре вычисляется одна норма вектора, то есть `norm(tensor, ord=ord)` эквивалентно `norm(reshape(tensor, [-1]), ord=ord)`. Если `axis` — целое число Python, входные данные считаются пакетом векторов, а `axis` задает ось в `tensor`, вдоль которой вычисляются нормы векторов. Если `axis` — кортеж из двух целых чисел Python, входные данные считаются пакетом матриц, а `axis` задает оси в `tensor`, вдоль которых вычисляется норма матрицы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если во время выполнения передаваемый тензор может быть как матрицей, так и пакетом матриц, передайте `axis=[-2,-1]` вместо `axis=None`, чтобы гарантировать вычисление матричных норм.
`keepdims`	Если значение равно True, указанная в `axis` ось сохраняется с размером 1. В противном случае измерения из `axis` удаляются из выходной формы.
`name`	Имя операции.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Возвращает

output Tensor того же типа, что и tensor, содержащий нормы векторов или матриц. Если keepdims равно True, ранг результата равен рангу tensor. В противном случае, если axis равно none, результат является скаляром; если axis — целое число, ранг output на единицу меньше ранга tensor; если axis — кортеж из двух элементов, ранг output на две единицы меньше ранга tensor.

Возвращает
`output`	`Tensor` того же типа, что и tensor, содержащий нормы векторов или матриц. Если `keepdims` равно True, ранг результата равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` равно none, результат является скаляром; если `axis` — целое число, ранг `output` на единицу меньше ранга `tensor`; если `axis` — кортеж из двух элементов, ранг `output` на две единицы меньше ранга `tensor`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если `ord` или `axis` недопустим.

Совместимость с numpy

В основном эквивалентна numpy.linalg.norm. Не поддерживаются: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие отличия: a) Если axis равен None, развернутый tensor рассматривается как вектор независимо от ранга. b) Евклидова норма явно поддерживается в качестве значения по умолчанию, в том числе для тензоров более высокого порядка.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/norm