6:统计属性

1：求范数norm(int)/norm(int,dim)当只有一个参数时表示求几范数，当有两个参数时第二个表示在哪一个索引维度求范数。

 

 

 

 [注]在那个维度进行求范数时，哪个维度消失。例如图中shape为[2,2,2]的c在第0维度求范数则其shape变为[2,2]

[注]较难理解因此进行详细刨析对于如下类型的tensorD：

D=tensor([[[a1,a2],

[a3,a4]],

[[b1,b2],

[b3,b4]]])

int:D.norm(2,dim=0)

out:tensor([[(a1*a1+b1*b1)**1/2,(a2*a2+b2*b2)**1/2],

[(a3*a3+b3*b3)**1/2,(a4*a4+b4*b4)**1/2]])

int:D.norm(2,dim=0).shape

out:tensor([2,2])

 

int:D.norm(2,dim=1)

out:tensor([[(a1*a1+a3*a3)**1/2,(a2*a2+a4*a4)**1/2],

[(b1*b1+b3*b3)**1/2,(b2*b2+b4*b4)**1/2]])

int:D.norm(2,dim=1).shape

out:tensor([2,2])

 

int:D.norm(2,dim=2)

out:tensor([[(a1*a1+a2*a2)**1/2,(a3*a3+a4*a4)**1/2],

[(b1*b1+b2*b2)**1/2,(b3*b3+b4*b4)**1/2]])

int:D.norm(2,dim=2).shape

out:tensor([2,2])

标签：int,b1,b4,统计,b2,b3,norm,属性
来源： https://www.cnblogs.com/jiafeng1996/p/14998728.html