megengine.functional.norm¶

norm(inp, ord=None, axis=None, keepdims=False)[源代码]¶

计算在给定轴 axis 上 inp 张量每一行的 p-范数。

参数

inp (Tensor) – 输入张量。
ord (Optional[float]) – 对 inp 进行 p 次幂计算. 默认：2
axis (Optional[int]) – 要进行规约的维度。如果设置为 None，则所有的维度都将被规约。默认：None
keepdims – 输出张量是否保留了轴 axis 。默认：False

返回

输出张量。

实际案例

import numpy as np
from megengine import tensor
import megengine.functional as F

x = tensor(np.arange(-3, 3, dtype=np.float32))
out = F.norm(x)
print(out.numpy().round(decimals=4))

输出：

4.3589

megengine.functional.svd

megengine.functional.normalize