mindspore.ops.L2Normalize ========================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.L2Normalize.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.ops.L2Normalize(axis=0, epsilon=1e-4) L2范数归一化算子。 该算子将对输入 `x` 在给定 `axis` 上的元素进行归一化。函数定义如下: .. math:: \displaylines{{\text{output} = \frac{x}{\sqrt{\text{max}( \sum_{i}^{}\left | x_i \right | ^2, \epsilon)}}}} 其中 :math:`\epsilon` 表示 `epsilon` , :math:`\sum_{i}^{}\left | x_i \right | ^2` 表示计算输入 `x` 在给定 `axis` 上元素的平方和。 .. note:: 在Ascend上,暂时不支持float64数据类型。 参数: - **axis** (Union[list(int), tuple(int), int],可选) - 指定计算L2范数的轴。默认值: ``0`` 。 - **epsilon** (float,可选) - 为了数值稳定性而引入的很小的浮点数。默认值: ``1e-4`` 。 输入: - **x** (Tensor) - 计算归一化的输入。shape为 :math:`(N, *)` ,其中 :math:`*` 表示任意的附加维度数。数据类型必须为float16、float32和float64。 输出: Tensor,shape和数据类型与 `x` 的相同。 异常: - **TypeError** - `axis` 不是list、tuple或int。 - **TypeError** - `epsilon` 不是float。 - **TypeError** - `x` 不是Tensor。 - **TypeError** - `x` 的数据类型不是float16、float32或float64。 - **ValueError** - `x` 的维度不大于0。