importtorch# 创建一个 2x3 的张量x = torch.tensor([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0]])# 计算 L2 范数l2_norm = torch.norm(x, p=2)print("L2 norm:", l2_norm)# 计算 L1 范数l1_norm = torch.norm(x, p=1)print("L1 norm:", l1_norm)# 计算无穷范数inf_norm = torch.norm(x, p=fl...
在实际应用中,计算矩阵的 L2 范数可以使用 SVD 分解,例如: PyTorch 中其对应的参数为ord='2',例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float) norm_2 = torch.linalg.norm(A, ord=2) u, s, v ...
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+…+xNpp 根据p值求范数,举例: 一个3×4矩阵,如下 tensor([[ 1., 2., 3., 4....
print("L2范数为:", l2_norm) 以上代码中,我们首先创建一个torch张量x,其值为[3, 4]。然后使用torch.norm函数计算x的L2范数,将结果保存在l2_norm变量中。最后,打印出L2范数的值。 运行以上代码,输出结果为: L2范数为: tensor(5.) 可以看到,计算得到的L2范数为5.0。 除了计算单个向量的L2范数,torch还可以...
# 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...
torch.norm 技术标签:pytorch 查看原文 pytorch学习手册【二】 =None) -> (Tensor, LongTensor)torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,out=None...,keepdim=False)torch.cumprod(input,dim,dtype=None) →Tensortorch.cumsum(input,dim,out...
torch.addcdiv(tensor, value=1,tensor1, tensor2, out=None):用tensor2对tensor1逐元素相除,然后乘以标量值value并加到tensor上。 torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None):用tensor2对tensor1逐元素相乘,并对结果乘以标量值value然后加到tensor,张量形状不需要匹配,但元素数量必须一致。
大量的Api,Tensor运算,神经网络 二:线性回归(linera包) 1.线性回归的小例子 importnumpy as np#线性回归#求loss#loss = (wx +b - y) ** 2defcompute_error_for_line_given_point(b, w, points): totalError=0foriinrange(0, len(points)): ...
torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]) # 手动初始化张量 # 张量计算 x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8]) y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) x + y, x - y, x * y, x / y, x ** y # **运算符是求幂运算 ...
torch.Tensor.renorm: Internal assert failed#117232 New issue Open yonghyeon1064 🐛 Describe the bug Test code: importtorchself=torch.randn([1,1],dtype=torch.complex32)self.renorm(True,0,0) Error log /home/yonghyeon/pytorch_err_case_py/renorm.py:3: UserWarning: ComplexHalf support is ...