L2范数(L2 norm)也称为谱范数(spectral norm),或者最大奇异值范数(maximum singular value norm),是矩阵范数中的一种。 L2范数可以被用于衡量向量的大小,也可以被用于衡量向量之间的距离,具有一些特殊的性质,例如在最小化误差的时候,L2范数可以找到唯一的最小化点,而L1范数可能有多个最小化点。 对于一个 m×n...
def norm(input, p="fro", dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None) p 有多种范数 可选(int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional) p默认是' fro'类型 'fro'全称Frobenius norm (Frobenius 范数),就是矩阵A各项元素的绝对值平方的总和再开根号,公式如下 ||x||p=x1p+x2p+…+...
import torch # 定义两个张量A和B tensor_A = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) tensor_B = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0]) # 使用torch.norm函数计算L2距离 l2_distance = torch.norm(tensor_A - tensor_B, p=2) print(f"L2 Distance between tensor A and tensor B: {l2_distance.item()}") ...
input:输入的数据(tensor) p:L2/L1_norm运算,(默认是2范数) dim:0表示按列操作,则每列都是除以该列下平方和的开方;1表示按行操作,则每行都是除以该行下所有元素平方和的开方,-1表示按行 eps:防止分母为0 功能:将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数),也称为标准化。 官方说明 先放两张图,...
在torch中,计算L2范数非常简单。我们可以使用torch.norm函数来计算。该函数的具体用法如下: torch.norm(input, p=2) 其中,input为输入的向量,p为范数的阶数。当p=2时,计算的就是L2范数。 下面我们来看一个具体的例子。假设我们有一个二维向量x=(3, 4),我们想计算它的L2范数。我们可以使用以下代码来实现: im...
# 通过 L1 范式的方法进行特征选择 norm_order # x 经过 SelectFromModel 操作过后特征将减小,这是一个降维操作 # 使用嵌入法降维,可以筛选出几个相对重要的特征 x_embedded = SelectFromModel(log, norm_order=1).fit_transform(x, y) print(x_embedded.shape) ...
在PyTorch中，`torch.norm()`函数用于计算向量或矩阵的范数。参数`p`定义范数类型，`dim`指明操作维度，`keepdim`控制结果维度保留，`out`用于指定输出位置，`dtype`用于指定数据类型。不同参数设置，可实现对向量或矩阵元素不同方式的范数计算。例如，对于一个3x4矩阵，通过`torch.norm(input, p=2, ...
# as selecting symmetric or assymetric quantization and MinMax or L2Norm # calibration techniques can be specified here. model_fp32.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm') 3、定义模型融合 # Fuse the activations to preceding layers, where applicable. ...
# 计算L2范数 u = torch.tensor([3.0, -4.0]) torch.norm(u) tensor(5.) # 计算L1范数 torch.abs(u).sum() tensor(7.) 自动求导 # 对函数y=2x⊤x求导 # 创建输入值,包含四个元素的一维向量 x = torch.arange(4.0) x tensor([0., 1., 2., 3.]) # 共享内存,减少内存损耗 x.requires...
其中k用于可剪枝参数的切片(Slicing),用于定位当前参数内第k组参数子矩阵,上述稀疏算法会得到k组不同程度稀疏的耦合参数,我们选择整体L2 norm最小的耦合参数进行剪枝。实际上,依赖图还可以用于设计各种更强大的组剪枝方法,但由于稀疏训练、重要性评估等技术并非DepGraph的主要内容,这里也就不再赘述。