mindspore.ops.L2Normalize ========================== .. 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。 **参数:** - **axis** (Union[list(int), tuple(int), int]):指定计算L2范数的轴。默认值:0。 - **epsilon** (float):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或float32。 **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` 的数据类型既不是float16也不是float32。 - **ValueError** - `x` 的维度不大于0。