pytorch求范数&归一化

最新推荐文章于 2025-09-05 20:48:40 发布
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本文介绍了如何使用PyTorch计算张量的L1和L2范数，并展示了如何在特定维度上进行计算。此外，还详细说明了如何利用PyTorch的功能库进行张量的归一化处理，包括实例归一化，确保每个通道的数据均值接近0，方差接近1。
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求L1 L2范数

a = torch.ones((2,3))  #建立tensor
a2 = torch.norm(a)      #默认求2范数
a1 = torch.norm(a,p=1)  #指定求1范数
a3 = torch.norm(a, dim=1)  # 指定维度

在这里插入图片描述

归一化

pytorch functional自带的

F.normalize(a, p=2, dim=1)

instance normal

大概是对每一个channel归一化到均值0，方差略大于1
在这里插入图片描述

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