PyTorch torch.norm 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.normPyTorch においてテンソルのノルムを返すために使用される関数です。デフォルトでは L2 ノルム（ユークリッドノルム）を計算します。
関数定義
torch.norm(input, p='fro', dim, keepdim=False)
使用例
例
import torch
x = torch.tensor([3.0, 4.0])
# L2 ノルム（デフォルト）
print("L2 ノルム:", torch.norm(x))
# L1 ノルム
print("L1 ノルム:", torch.norm(x, p=1))
# L2 ノルム（dim を使用）
y = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print("行列 L2 ノルム:", torch.norm(y))
print("dim=0 に沿った L2 ノルム:", torch.norm(y, dim=0))
print("dim=1 に沿った L2 ノルム:", torch.norm(y, dim=1))
x = torch.tensor([3.0, 4.0])
# L2 ノルム（デフォルト）
print("L2 ノルム:", torch.norm(x))
# L1 ノルム
print("L1 ノルム:", torch.norm(x, p=1))
# L2 ノルム（dim を使用）
y = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print("行列 L2 ノルム:", torch.norm(y))
print("dim=0 に沿った L2 ノルム:", torch.norm(y, dim=0))
print("dim=1 に沿った L2 ノルム:", torch.norm(y, dim=1))
出力結果は次のとおりです。
L2 范数: tensor(5.) L1 范数: tensor(7.) 矩阵 L2 范数: tensor(5.477) 按 dim=0 L2 范数: tensor([3.162, 4.472]) 按 dim=1 L2 范数: tensor([2.236, 5.000])
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