tf.norm

Вычисляет норму векторов, матриц и тензоров.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.linalg.norm

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

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Расширенное автоматическое дифференцирование Аппроксимация матриц с помощью Core API	Генерация искусственных лиц с помощью модели CelebA Progressive GAN Классификация поз человека с помощью MoveNet и TensorFlow Lite Обобщённые линейные модели Нейронный машинный перевод с помощью Transformer и Keras

Эта функция позволяет вычислять несколько различных норм векторов (1-норму, евклидову норму, или 2-норму, бесконечную норму и, в общем случае, p-норму при 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`, а также 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. Действуют некоторые ограничения: a) норма Фробениуса `'fro'` не определена для векторов; b) если axis — это 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` имеет значение `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` задаёт ось в `tensor`, вдоль которой вычисляются нормы векторов. Если `axis` — кортеж из двух целых чисел Python, входные данные считаются пакетом матриц, а `axis` задаёт оси в `tensor`, вдоль которых вычисляется норма матрицы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если во время выполнения вы передаёте тензор, который может быть как матрицей, так и пакетом матриц, передайте `axis=[-2,-1]` вместо `axis=None`, чтобы гарантировать вычисление норм матриц.
`keepdims`	Если значение True, указанная в `axis` ось сохраняется с размером 1. В противном случае измерения, заданные в `axis`, удаляются из формы выходных данных.
`name`	Имя операции.

Возвращает

output Tensor того же типа, что и tensor, содержащий нормы векторов или матриц. Если keepdims имеет значение True, ранг выходных данных равен рангу tensor. В противном случае, если axis равно none, результатом будет скаляр; если axis — целое число, ранг output на единицу меньше ранга tensor; если axis — кортеж из двух элементов, ранг output на два меньше ранга tensor.

Возвращает
`output`	`Tensor` того же типа, что и tensor, содержащий нормы векторов или матриц. Если `keepdims` имеет значение True, ранг выходных данных равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` равно none, результатом будет скаляр; если `axis` — целое число, ранг `output` на единицу меньше ранга `tensor`; если `axis` — кортеж из двух элементов, ранг `output` на два меньше ранга `tensor`.

Исключения
`ValueError`	Если `ord` или `axis` недопустимо.

Совместимость с numpy

В основном эквивалентна numpy.linalg.norm. Не поддерживаются: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие отличия: a) Если axis имеет значение None, развёрнутый 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/norm