tf.linalg.normalize
Нормализует tensor по размерности axis с использованием указанной нормы.
tf.linalg.normalize(
tensor, ord='euclidean', axis=None, name=None
)
Эта функция использует tf.linalg.norm для вычисления нормы по axis.
Данная функция может вычислять несколько различных векторов норм (1-норма, евклидова или 2-норма, бесконечная норма и, в общем случае, p-норма для p > 0) и матричные нормы (Фробениуса, 1-норма, 2-норма и бесконечная норма).
| Аргументы | |
|---|---|
tensor | Tensor типов float32, float64, complex64, complex128 |
ord | Порядок нормы. Поддерживаемые значения - 'fro', 'euclidean', 1, 2, np.inf и любое положительное действительное число, соответствующее p-норме. По умолчанию используется 'euclidean', что эквивалентно норме Фробениуса, если tensor является матрицей, и эквивалентно 2-норме для векторов. Применимы некоторые ограничения: а) норма Фробениуса 'fro' не определена для векторов, б) если axis является кортежем из двух элементов (норма матрицы), поддерживаются только 'euclidean', 'fro', 1, 2, np.inf. Смотрите описание axis для получения информации о вычислении норм для набора векторов или матриц, хранящихся в тензоре. |
axis | Если axis имеет значение None (по умолчанию), входной тензор рассматривается как вектор, и вычисляется единственная векторная норма по всему набору значений в тензоре, т.е. norm(tensor, ord=ord) эквивалентно norm(reshape(tensor, [-1]), ord=ord). Если axis является целым числом Python, входной тензор рассматривается как набор векторов, и axis определяет ось в tensor, по которой вычисляются векторные нормы. Если axis является кортежем из двух целых чисел Python, он рассматривается как набор матриц, и axis определяет оси в tensor, по которым вычисляется норма матрицы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если вы передаёте тензор, который может быть либо матрицей, либо набором матриц во время выполнения, передайте axis=[-2,-1] вместо axis=None, чтобы гарантировать вычисление нормы матрицы. |
name | Имя операции. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
normalized | Нормализованный Tensor с такой же формой, как у tensor. |
norm | Вычисленные нормы с такой же формой и типом данных, как у tensor, но с последней осью, равной 1. Эквивалентно выполнению tf.cast(tf.linalg.norm(tensor, ord, axis keepdims=True), tensor.dtype). |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если ord или axis неверны. |
© 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/linalg/normalize
