tf.compat.v1.norm

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Для получения дополнительной информации см. руководство по миграции.

tf.compat.v1.linalg.norm

tf.compat.v1.norm(
    tensor, ord='euclidean', axis=None, keepdims=None, name=None,
    keep_dims=None
)

Эта функция может вычислить 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. Поддерживаемые значения — 'fro', 'euclidean', `1`, `2`, `np.inf` и любое положительное действительное число, определяющее соответствующую p-норму. По умолчанию 'euclidean', что эквивалентно норме Фробениуса, если `tensor` — матрица, и эквивалентно 2-норме для векторов. Применяются некоторые ограничения: а) Норма Фробениуса `fro` не определена для векторов, б) Если ось — 2-кортеж (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` — `None` (по умолчанию), входной элемент 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` — целое число Python, входной элемент рассматривается как пакет векторов, и `axis` определяет ось в `tensor` для вычисления векторных норм. Если `axis` — 2-кортеж целых чисел Python, он рассматривается как пакет матриц, и `axis` определяет оси в `tensor` для вычисления нормы матрицы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если вы передаете тензор, который может быть матрицей или пакетом матриц во время выполнения, передайте `axis=[-2,-1]` вместо `axis=None`, чтобы убедиться, что вычисляются нормы матриц.
`keepdims`	Если True, оси, указанные в `axis`, сохраняются с размером 1. В противном случае размерности в `axis` удаляются из формы вывода.
`name`	Имя операции.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Возвращаемое значение

output Tensor того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если keepdims True, ранг выходного значения равен рангу tensor. В противном случае, если axis — None, выходной элемент — скаляр; если axis — целое число, ранг output на единицу меньше ранга tensor; если axis — 2-кортеж, 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` True, ранг выходного значения равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` — None, выходной элемент — скаляр; если `axis` — целое число, ранг `output` на единицу меньше ранга `tensor`; если `axis` — 2-кортеж, ранг `output` на две единицы меньше ранга `tensor`.

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

Совместимость с Numpy

В основном эквивалентно numpy.linalg.norm. Не поддерживаются: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие различия: а) Если ось — None, плоский tensor обрабатывается как вектор независимо от ранга. б) Явно поддерживается норма 'euclidean' по умолчанию, включая тензоры более высокого порядка.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/norm