tf.compat.v1.norm

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

Показать псевдонимы

Совместимые 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 векторных норм (1-норма, евклидова или 2-норма, inf-норма и в общем случае p-норма для p > 0) и матричные нормы (Фробениуса, 1-норма, 2-норма и inf-норма).

Args
`tensor`	`Tensor` типов `float32`, `float64`, `complex64`, `complex128`
`ord`	Порядок нормы. Поддерживаемые значения: 'fro', 'euclidean', `1`, `2`, `np.inf` и любое положительное действительное число, дающее 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, b) Если axis является 2-кортежем (матричная норма), поддерживаются только 'euclidean', 'fro', `1`, `2`, `np.inf`. См. описание `axis` о том, как вычислять нормы для пакета векторов или матриц, хранящихся в тензоре.
`axis`	Если `axis` является `None` (по умолчанию), входные данные считаются вектором, и вычисляется единственная векторная норма для всего набора значений в тензоре, т.е. `norm(tensor, ord=ord)` эквивалентно `norm(reshape(tensor, [-1]), ord=ord)`. Если `axis` является целым числом Python, входные данные считаются пакетом векторов, и `axis` определяет ось в `tensor`, по которой вычисляются векторные нормы. Если `axis` является 2-кортежем целых чисел Python, он считается пакетом матриц, и `axis` определяет оси в `tensor`, по которым вычисляется матричная норма. 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 матричные нормы.
`keepdims`	Если True, ось, указанная в `axis`, сохраняется размером 1. В противном случае измерения в `axis` удаляются из выходной формы.
`name`	Имя операции.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Returns

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

Returns
`output`	`Tensor` того же типа, что и тензор, содержащий векторные или матричные нормы. Если `keepdims` равно True, то ранг вывода равен рангу `tensor`. В противном случае, если `axis` равно None, вывод является скаляром, если `axis` является целым числом, ранг `output` на один меньше ранга `tensor`, если `axis` является 2-кортежем, ранг `output` на два меньше ранга `tensor`.

Raises
`ValueError`	Если `ord` или `axis` недействительны.

Совместимость с numpy

В основном эквивалентно numpy.linalg.norm. Не поддерживается: ord <= 0, 2-норма для матриц, ядерная норма. Другие отличия: а) Если axis является None, обрабатывает сглаженный tensor как вектор независимо от ранга. b) Явно поддерживает норму 'euclidean' 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/norm