Функция nn.normalize

Функция nn.normalize применяет Lp-нормализацию к входному тензору. Первым параметром передается тензор с данными. Вторым параметром указывается ось axis, вдоль которой выполняется нормализация. Третьим параметром задается порядок нормы ord (по умолчанию используется евклидова норма). Функция возвращает тензор той же формы, что и входной, но с нормализованными значениями.

Синтаксис

tf.nn.normalize(tensor, axis, ord='euclidean', name=None)

Пример

Давайте нормализуем одномерный тензор вдоль оси 0:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = tf.nn.normalize(t, axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([0.13483997 0.26967994 0.4045199 0.5393599 0.6741999 ], shape=(5,), dtype=float32)

Пример

Давайте нормализуем двумерный тензор вдоль оси 1:

<+python+> import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32) res = tf.nn.normalize(t, axis=1) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[0.26726124 0.5345225  0.8017837 ]
 [0.45584232 0.5698029  0.68376344]], shape=(2, 3), dtype=float32)

Смотрите также

функцию l2_normalize,
которая выполняет L2-нормализацию тензора
функцию batch_normalization,
которая выполняет пакетную нормализацию
функцию moments,
которая вычисляет среднее и дисперсию
функцию softmax,
которая преобразует значения в вероятности