pytorch求范数&归一化

最新推荐文章于 2025-05-23 14:30:00 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

每天五分钟深度学习pytorch：L1和L2范数、L1和L2归一化
huanfeng_AI的博客
10-17 527
我们在另外一个专栏《机器学习和深度学习数学基础》中介绍了常用的范数，这里我们就不进行详细介绍了。这里我们只介绍，如何使用pytorch来计算L1、L2范数，以及如何计算L1和L2归一化。
PyTorch笔记 - Weight Normalization 权重归一化
AGI
03-23 4332
深度神经网络的权重归一化（Weight Normalization，简称WN）是一种优化技术，它可以加速训练过程并提高模型的泛化能力。此外，权重归一化还可以改善网络的初始化和正则化，因为它可以降低权重矩阵的条件数，并且可以与批次归一化或dropout等技术结合使用。权重归一化将连接权重向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g，即w = g * v / ||v||，其中||v||表示v的欧氏范数。这样，原来对w的优化就转化为对g和v的优化，而g和v分别控制了w的长度和方向。
L2范数归一化概念和优势
weixin_30610755的博客
07-13 1400
1 归一化处理 归一化是一种数理统计中常用的数据预处理手段，在机器学习中归一化通常将数据向量每个维度的数据映射到(0,1)或(-1,1)之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为1，归一化好处有两个： (1) 消除数据单位的影响：其一可以将有单位的数据转为无单位的标准数据，如成年人的身高150-200cm、成年人体重50-90Kg，身高的单位是厘米而体重的单位是...
pytorch求范数函数——torch.norm
qq_37972486的博客
03-01 1320
pytorch求范数函数——torch.norm
一文搞懂归一化（PyTorch）
最新发布
2503_90237586的博客
05-23 624
确定归一化的范围：确定数据的取值范围，。在某些情况下，也可以根据需要选择其他统计量（如均值和标准差）来确定归一化的范围。应用归一化公式：根据选定的归一化范围，。常见的归一化公式包括线性函数归一化（将数据映射到[0,1]或[-1,1]的范围）和Z-score标准化（将数据转换为标准正态分布）。得到归一化后的数据：应用归一化公式后，即。这些数据集在数值上更加稳定，有利于后续的分析和处理。
torch 范数归一化
ResumeProject的博客
08-16 521
代码】torch 范数归一化。
记录之tensorflow和pytorch中的取范数归一化操作
qq_41368074的博客
01-16 1141
最近在将tensorflow翻译成torch的时候遇到了一个问题，就是有一个函数 tf.nn.l2_normalize没有找到相应的替换函数，无奈自己手写了一个这样的操作，最近在阅读令一个torch源码时发现了，就及时记录 tf： import tensorflow as tf tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 参数： x：输入； dim：为l2范化的维数 epsilon：范化的最小值边界 torch： import.
Pytorch求向量的L1范数或L2范数
飞机火车巴雷特的博客
09-22 1万+
pytorch求向量的l1范数或l2范数
pytorch的范数归一化
07-22
在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.normalize函数来实现范数归一化。 normalize函数接受两个参数：input和p。参数input是一个张量，表示要进行范数归一化的对象。参数p是一个整数或浮点数，用于指定要计算...
【AI】Pytorch_数据&预处理
专注大前端
07-26 829
整体框架如下 打开jupyter lab，打开一个file，右上角选择kernel为torchgpuprivate 要在 Mac M1的GPU 上运行 PyTorch 代码，使用命令 torch.device(“mps”)来指定。 之后就只需要引用gpu_a,gpu_b，其他与cpu_a…的操作没有区别。 Variable 已经合并到tensor 但是对于理解张量有帮助。variable是torch.autograd中的数据类型，用于封装tensor进行自动求导，有五个属性 data：被包装的tenso
PyTorch实现带频谱归一化的SAGAN与投影鉴别器
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pytorch 归一化与反归一化实例
12-23
ToTensor中就有转到0-1之间了。 # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transforms import cv2 transform_val_list = [ # transforms.Resize(size=(160, 160), interpolation=3), # Image.BICUBIC transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.
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def l2_norm(input, axit=1): norm = torch.norm(input,2,axit,True) output = torch.div(input, norm) return output # 这里假设input.shape = (2, 10) 最后得到的结果是每一行得到的每个值平方和为1 self.kernel.data.unifor...
[Pytorch系列-18]：Pytorch基础 - 张量的范数
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing/article/details/119707541 目录 第1章 什么是范数 1.1 常见的范数与定义 1.2 代码演示的前置条件 1.3 范数的函数说明：torch.norm(input, p='fro', dim=None） 第3章 多阶范数 3.1 一阶范数 3.2 二阶范数 3.3 无穷阶范数..
【PyTorch】正则化：L1范数，L2范数，Dropout
Pam的博客
05-31 3924
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Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）
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Pytorch学习笔记（8）：正则化（L1、L2、Dropout）与归一化（BN、LN、IN、GN）超级详细！
模型训练与范数L2归一化----图像检索---有疑问的？
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当最后的结果，使用了下面的方法后，测试的效果得到了明显的提升。质量的飞跃啊！！！！ glo = glo.view(glo.size(0),-1) #print('glosize2',glo.shape) x=glo #x = torch.cat((glo,ocr),dim = 1,out = None) x_norm = x.norm(p=2, dim=1, keepdim=True) + 1e-...
Pytorch归一化(MinMaxScaler、零均值归一化)
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归一化norm：变为0~1之间 方案1：原数组P为任意一组数，对p中的数字范围无限制 (p-min)/(max-min) ①p中有最小的数，那么(p-min)/(max-min)=(min-min)/(max-min)=0 ②p中有最大的数，那么(p-min)/(max-min)=1 ③其余数介于0~1之间 方案2：原数组P为任意一组数，且P中最小值为0 (p)/max ①p中有最小的数=0，那么0/max=0 ②p中有最大的数，那么max/max=1 ...
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