tf.math.l2_normalize

Нормализует по размерности axis с помощью L2-нормы. (устаревшие аргументы)

Основные псевдонимы

tf.linalg.l2_normalize, tf.nn.l2_normalize

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.math.l2_normalize(
    x, axis=None, epsilon=1e-12, name=None, dim=None
)

Используется в руководствах
Универсальный кодировщик предложений Демо-версия Universal Sentence Encoder-Lite Блокнот с заметками о выпуске TFP (0.11.0) Блокнот с заметками о выпуске TFP (0.12.1)

Для одномерного тензора с axis = 0, вычисляется

output = x / sqrt(max(sum(x**2), epsilon))

Для x с более чем одной размерностью, нормализует каждый одномерный срез по размерности axis независимо.

Пример одномерного тензора:

>>> x = tf.constant([3.0, 4.0])
>>> tf.math.l2_normalize(x).numpy()
array([0.6, 0.8], dtype=float32)

Пример двумерного тензора:

>>> x = tf.constant([[3.0], [4.0]])
>>> tf.math.l2_normalize(x, 0).numpy()
array([[0.6],
     [0.8]], dtype=float32)

x = tf.constant([[3.0], [4.0]])
tf.math.l2_normalize(x, 1).numpy()
array([[1.],
     [1.]], dtype=float32)

Аргументы
`x`	A `Tensor`.
`axis`	Размерность для нормализации. Скаляр или вектор целых чисел.
`epsilon`	Нижняя граница значения нормы. Будет использовать `sqrt(epsilon)` в качестве делителя, если `norm < sqrt(epsilon)`.
`name`	Имя для этой операции (необязательно).
`dim`	Устаревшее, не использовать.

Возвращаемое значение
A `Tensor` с той же формой, что и `x`.

© 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/math/l2_normalize