Следите за новинками
в нашем Telegram канале. Жми, чтобы подписаться:)
180 of 824 menu
◀ ▶

Функция linalg.norm

Функция linalg.norm вычисляет норму тензора. Первым параметром функция принимает тензор или массив. Вторым параметром можно передать порядок нормы ord. Третьим параметром задаются оси axis, по которым вычисляется норма. Четвертым параметром keepdims можно сохранить уменьшенные размерности.

Синтаксис

tf.linalg.norm(tensor, [ord], [axis], [keepdims])

Пример

Давайте вычислим евклидову норму вектора:

import tensorflow as tf t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) res = tf.linalg.norm(t) print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(7.4161983, shape=(), dtype=float32)

Пример

Давайте вычислим норму Фробениуса для двумерного тензора:

import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) res = tf.linalg.norm(t, ord='fro') print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(9.539392, shape=(), dtype=float32)

Пример

Давайте вычислим норму по указанной оси с сохранением размерности:

import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) res = tf.linalg.norm(t, axis=1, keepdims=True) print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor( [[3.7416575] [8.774964 ]], shape=(2, 1), dtype=float32)

Смотрите также

  • функцию det,
    которая вычисляет определитель матрицы
  • функцию inv,
    которая вычисляет обратную матрицу
  • функцию svd,
    которая выполняет сингулярное разложение матрицы
  • функцию matmul,
    которая выполняет матричное умножение
← →
↑
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить