torch.norm

范数1，绝对值求和

范数2，平方和求开根号2

范数3，平方和求开根号3

import torch
import torch.tensor as tensora = tensor([[-1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]]).float()  # norm仅支持floatTensor,a是一个2*4的Tensor
a0 = torch.norm(a, p=3, dim=0)  # 按0维度求2范数
a1 = torch.norm(a, p=3, dim=1)  # 按1维度求2范数
print(a0)
print(a1)

也可以参考这个：

https://nickhuang1996.blog.csdn.net/article/details/90698186

1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。

2、函数参数

x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
①x: 表示矩阵（也可以是一维）

②ord：范数类型

向量的范数：

矩阵的范数：

ord=1：列和的最大值

ord=2：|λE-ATA|

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