tf.linalg.normalize

Нормализует tensor вдоль указанного измерения axis с использованием заданной нормы.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.linalg.normalize

tf.linalg.normalize(
    tensor, ord='euclidean', axis=None, name=None
)

Для вычисления нормы вдоль axis используется tf.linalg.norm.

Эта функция может вычислять различные нормы 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 вещественное 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: a) норма Фробениуса `'fro'` не определена для векторов, b) если ось является 2-кортежем (норма матрицы), то поддерживаются только `'euclidean'`, '`fro'`, `1`, `2`, `np.inf`. См. описание `axis` о том, как вычислять нормы для набора векторов или матриц, хранящихся в тензоре.
`axis`	Если `axis` равно `None` (по умолчанию), вход интерпретируется как вектор, и вычисляется единственная векторная норма по всем значениям в тензоре, т.е. `norm(tensor, ord=ord)` эквивалентно `norm(reshape(tensor, [-1]), ord=ord)`. Если `axis` является целым числом Python, вход интерпретируется как пакет векторов, и `axis` определяет ось в `tensor` для вычисления векторных норм. Если `axis` является 2-кортежем целых чисел Python, он интерпретируется как пакет матриц, и `axis` определяет оси в `tensor` для вычисления нормы матрицы. Поддерживаются отрицательные индексы. Пример: если вы передаете тензор, который в процессе выполнения может быть либо матрицей, либо пакетом матриц, передайте `axis=[-2,-1]` вместо `axis=None`, чтобы убедиться, что вычисляются нормы матриц.
`name`	Название операции.

Возвращаемые значения
`normalized`	Нормализованный `Tensor` с той же формой, что и `tensor`.
`norm`	Вычисленные нормы с той же формой и типом `tensor`, но последняя ось равна 1. То же самое, что и при выполнении `tf.cast(tf.linalg.norm(tensor, ord, axis keepdims=True), tensor.dtype)`.

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

© 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/linalg/normalize