tf.compat.v1.norm

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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-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. Поддерживаются значения 'fro', 'euclidean', `1`, `2`, `np.inf` и любое положительное действительное число, дающее соответствующую p-норму. По умолчанию 'euclidean', что эквивалентно норме Фробениуса, если `tensor` является матрицей, и эквивалентно 2-норме для векторов. Применяются некоторые ограничения: а) Норма Фробениуса `fro` не определена для векторов, б) если ось является 2-кортежем (норма матрицы), поддерживаются только 'euclidean', 'fro', `1`, `2`, `np.inf`. См. описание `axis` о том, как вычислить нормы для набора векторов или матриц, хранящихся в тензоре.
`axis`	Если `axis` является `None` (по умолчанию), вход рассматривается как вектор, и вычисляется одна 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, вход рассматривается как набор векторов, и `axis` определяет ось в `tensor`, по которой вычисляются векторные нормы. Если `axis` является 2-кортежем 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 передаете тензор, который может быть либо матрицей, либо набором матриц во время выполнения, передайте `axis=[-2,-1]` вместо `axis=None`, чтобы убедиться, что вычисляются нормы матриц.
`keepdims`	Если True, указанные в `axis` оси сохраняются с размером 1. В противном случае, измерения в `axis` удаляются из формы выходных данных.
`name`	Название операции.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Возвращаемое значение

output Tensor того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если keepdims равно True, ранг выходных данных равен рангу tensor. В противном случае, если axis равно None, вывод является скаляром; если axis является целым числом, ранг output на единицу меньше ранга tensor; если axis является 2-кортежем, ранг output на две единицы меньше ранга tensor.

Возвращаемое значение
`output`	`Tensor` того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если `keepdims` равно True, ранг выходных данных равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` равно None, вывод является скаляром; если `axis` является целым числом, ранг `output` на единицу меньше ранга `tensor`; если `axis` является 2-кортежем, ранг `output` на две единицы меньше ранга `tensor`.

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

Совместимость с Numpy

В основном эквивалентно numpy.linalg.norm. Не поддерживаются: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие отличия: а) Если ось равна None, сглаженный tensor рассматривается как вектор независимо от ранга. б) Явно поддерживается норма 'euclidean' по умолчанию, включая тензоры более высоких порядков.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/norm