PyTorch torch.norm 函数
Pytorch torch 参考手册torch.norm 是 PyTorch 中用于返回张量的范数的函数。默认计算 L2 范数（欧几里得范数）。
函数定义
torch.norm(input, p='fro', dim, keepdim=False)
使用示例
实例
import torch
x = torch.tensor([3.0, 4.0])
# L2 范数（默认）
print("L2 范数:", torch.norm(x))
# L1 范数
print("L1 范数:", torch.norm(x, p=1))
# L2 范数（使用 dim）
y = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print("矩阵 L2 范数:", torch.norm(y))
print("按 dim=0 L2 范数:", torch.norm(y, dim=0))
print("按 dim=1 L2 范数:", torch.norm(y, dim=1))
x = torch.tensor([3.0, 4.0])
# L2 范数（默认）
print("L2 范数:", torch.norm(x))
# L1 范数
print("L1 范数:", torch.norm(x, p=1))
# L2 范数（使用 dim）
y = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print("矩阵 L2 范数:", torch.norm(y))
print("按 dim=0 L2 范数:", torch.norm(y, dim=0))
print("按 dim=1 L2 范数:", torch.norm(y, dim=1))
输出结果为：
L2 范数: tensor(5.) L1 范数: tensor(7.) 矩阵 L2 范数: tensor(5.477) 按 dim=0 L2 范数: tensor([3.162, 4.472]) 按 dim=1 L2 范数: tensor([2.236, 5.000])