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
)

Эта функция может вычислять несколько различных норм векторов (норма-1, евклидова или 2-норма, бесконечная норма и, в общем случае, p-норма для p > 0) и матричные нормы (Фробениуса, норма-1, 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 используется `'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 — это кортеж из двух элементов (норма матрицы), поддерживаются только `'euclidean'`, '`fro'`, `1`, `2`, `np.inf`. Смотрите описание `axis`, как вычислять нормы для набора векторов или матриц, хранящихся в тензоре.
`axis`	Если `axis` имеет значение `None` (по умолчанию), входной параметр 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 параметр рассматривается как набор векторов, и `axis` определяет ось в `tensor` для вычисления векторных норм. Если `axis` — кортеж из двух целых чисел Python, он рассматривается как набор матриц, и `axis` определяет оси в `tensor` для вычисления матричной нормы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если вы передаёте тензор, который может быть либо матрицей, либо набором матриц во время выполнения, передайте `axis=[-2,-1]`, а не `axis=None`, чтобы убедиться, что вычисляются матричные нормы.
`keepdims`	Если True, указанные в `axis` оси сохраняются с размером 1. В противном случае размерности в `axis` удаляются из формы вывода.
`name`	Имя операции.

Возвращает

output A Tensor того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если keepdims равно True, ранг выходного значения равен рангу tensor. В противном случае, если axis равно None, вывод — скаляр; если axis — целое число, ранг output на единицу меньше ранга tensor; если axis — кортеж из двух элементов, ранг output на две единицы меньше ранга tensor.

Возвращает
`output`	A `Tensor` того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если `keepdims` равно True, ранг выходного значения равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` равно None, вывод — скаляр; если `axis` — целое число, ранг `output` на единицу меньше ранга `tensor`; если `axis` — кортеж из двух элементов, ранг `output` на две единицы меньше ранга `tensor`.

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

Совместимость с NumPy

В основном эквивалентно numpy.linalg.norm. Не поддерживается: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие отличия: а) если ось — None, уплощённый tensor обрабатывается как вектор независимо от ранга. б) Явно поддерживает норму «евклидова» в качестве значения 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/norm