tf.linalg.normalize
Нормализует tensor вдоль измерения axis с использованием указанной нормы.
tf.linalg.normalize(
tensor, ord='euclidean', axis=None, name=None
)
Для вычисления нормы вдоль axis используется tf.linalg.norm.
Эта функция позволяет вычислять несколько различных векторных норм (1-норму, евклидову норму, или 2-норму, бесконечную норму и, в общем случае, p-норму для p > 0), а также матричные нормы (норму Фробениуса, 1-норму, 2-норму и бесконечную норму).
| Аргументы | |
|---|---|
tensor | Tensor типа float32, float64, complex64, complex128 |
ord | Порядок нормы. Поддерживаемые значения: 'fro', 'euclidean', 1, 2, np.inf и любое положительное вещественное число, соответствующее p-норме. Значение по умолчанию — 'euclidean', что эквивалентно норме Фробениуса, если tensor является матрицей, и 2-норме для векторов. Применяются некоторые ограничения: а) норма Фробениуса 'fro' не определена для векторов; б) если axis — кортеж из двух элементов (матричная норма), поддерживаются только 'euclidean', 'fro', 1, 2, np.inf. Описание axis содержит сведения о вычислении норм для пакета векторов или матриц, хранящихся в тензоре. |
axis | Если axis равно None (значение по умолчанию), входные данные считаются вектором, и для всего набора значений в тензоре вычисляется одна векторная норма, 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 задаёт ось в tensor, вдоль которой вычисляются векторные нормы. Если axis — кортеж из двух целых чисел Python, входные данные считаются пакетом матриц, а axis задаёт оси в tensor, вдоль которых вычисляется матричная норма. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если во время выполнения передаётся тензор, который может быть как матрицей, так и пакетом матриц, передайте axis=[-2,-1] вместо axis=None, чтобы гарантировать вычисление матричных норм. |
name | Имя операции. |
| Возвращает | |
|---|---|
normalized | Нормализованное значение Tensor той же формы, что и tensor. |
norm | Вычисленные нормы той же формы и типа данных, что и tensor, но последняя ось равна 1. То же, что и выполнение tf.cast(tf.linalg.norm(tensor, ord, axis keepdims=True), tensor.dtype). |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | Если ord или axis недопустим. |
© 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
