pytorch学习6：norm函数--范数的理解和计算

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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch 学习 深度学习
于 2022-05-23 16:44:45 首次发布
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【Pytorch】data.norm（几种范数(norm)的详细介绍）
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每天五分钟深度学习pytorch：L1和L2范数、L1和L2归一化
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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 torch.norm函数介绍
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torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算和的多种范数，如等。
PyTorch中torch.norm函数详解
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05-20 4994
是 PyTorch 中的一个函数，用于计算输入张量沿指定维度的范数。具体而言，当给定一个输入张量。参数设置为 1 来计算 L1 范数。在输出结果中，我们使用。参数设置为 1 和 -1 以分别按行和按列计算范数，并将。沿着最后一个维度（默认为所有维度）上所有元素的。将标量张量转换回 Python 中的浮点数，用。函数计算了不同维度上的范数。在这个示例中，我们首先创建了一个形状为。将张量转换回 NumPy 数组。
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一起来学习nn.BatchNorm2d()的原理参考链接：BatchNorm2d这是什么层BatchNorm2d详解。
【Pytorch】详细的torch.norm的用法
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（4）keepdim:True or False，如果True，则保留dim指定的维度，False则不保留。调试一下可以发现：t_norm的shape为（64，3，3），而且每一个元素都是为3.②：p='nuc’时，是求核范数，核范数是矩阵奇异值的和。指定p=1，dim=3。也就是在t的第3个维度（从0开始）进行1。（5）out：输出的tensor，文档没说具体含义，暂时不知。:指定在哪个维度进行，如果不指定，则是在所有维度进行计算。（6）dtype：指定输出的tensor的数据类型。
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一、损失函数是什么 损失函数：衡量模型输出与真实标签之间的差异。与损失函数有关的还有代价函数和目标函数。 损失函数（Loss Function）：计算一个样本的差异，Loss=f(y^,y)Loss=f\left ( \hat{y},y \right )Loss=f(y^​,y) 代价函数（Cost Function）：计算整个训练集loss的一个平均值，cost=1N∑iNf(y^,y)cos t= \frac{1}{N}\sum_{i}^{N}f\left ( \hat{y},y \right )co
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