一、向量/張量

? ? ? ? 向量是一維的張量，而張量可以理解為一個(gè)樹(shù)形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。例如，向量

? ? ? ? 所對(duì)應(yīng)的樹(shù)形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為

? ? ? ? 其中，vector節(jié)點(diǎn)是dim=0的張量，對(duì)應(yīng)樹(shù)高為0，節(jié)點(diǎn)1.0、2.0等是dim=1的張量，對(duì)應(yīng)樹(shù)高為1。根據(jù)定義，vector的L1范數(shù)和L2范數(shù)計(jì)算方式如下：

二、代碼+輸出

import torch# Pytorch求向量的L1范數(shù)或L2范數(shù) def tc04():# 向量(1維張量)vector = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, -5.0])# 求向量的L1范數(shù)norm1 = torch.norm(vector, p=1, dim=0)# 求向量的L2范數(shù)norm2 = torch.norm(vector, p=2, dim=0)print("The L1 norm of %s is %f. " % (str(vector), norm1.item()))print("The L2 norm of %s is %f. " % (str(vector), norm2.item()))# 程序入口 if __name__ == '__main__':tc04()

? ? ? ? 輸出

The L1 norm of tensor([ 1., 2., 3., 4., -5.]) is 15.000000. The L2 norm of tensor([ 1., 2., 3., 4., -5.]) is 7.416198. Process finished with exit code 0

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch求向量的L1范数或L2范数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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