mindspore.ops.renorm

mindspore.ops.renorm(input_x, p, dim, maxnorm)

沿维度 dim 重新规范输入 input_x 的子张量，并且每个子张量的p范数不超过给定的最大范数 maxnorm 。如果子张量的p范数小于 maxnorm ，则当前子张量不需要修改；否则该子张量需要修改为对应位置的原值除以该子张量的p范数，然后再乘上 maxnorm 。

参数：

• input_x (Tensor) - 输入张量，类型为float32或者float16。

• p (int) - 范数计算的幂。

• dim (int) - 获得子张量的维度。

• maxnorm (float32) - 给定的最大范数。

返回：

Tensor，shape和type与输入Tensor一致。

异常：

• TypeError - p 不是int类型。

• TypeError - dim 不是int类型。

• TypeError - maxnorm 不是float32类型。

• ValueError - p 小于1。

支持平台：

Ascend CPU GPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]), mindspore.float32)
>>> y = ops.renorm(x, p=1, dim=0, maxnorm=5.)
>>> print(y)
[[1.       1.        1.        ]
[1.6666666 1.6666666 1.6666666 ]
[1.6666667 1.6666667 1.6666667 ]]