【Pytorch】data.norm（几种范数(norm)的详细介绍）

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分类专栏： Python 文章标签： 人工智能 pytorch python 线性代数 矩阵
于 2021-11-23 18:10:16 首次发布
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本文介绍了PyTorch中向量和矩阵的范数概念，包括L-P范数、L0、L1、L2和∞-范数，以及1-、2-、∞-和F-矩阵范数。重点解析了`x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)`函数，说明了该函数用于计算指定维度上的向量范数，并详细解读了参数的意义。" 132728690,19694775,PyQt使用resizeDocks调整QDockWidget大小,"['Python', 'GUI开发', 'PyQt']

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范数（norm） 几种范数的简单介绍&data.norm（）使用

1. 范数(norm)的简单介绍

什么是范数？

我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。

在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。

一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数来度量的，不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以来度量远近一样；对于矩阵范数，学过线性代数，我们知道，通过运算 A X = B AX=B AX

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