mindspore.ops.renorm

mindspore.ops.renorm(input, p, axis, maxnorm)

对Tensor沿着指定维度 dim 进行重新规范化，要求每个子Tensor的 p 范数不超过 maxnorm 。如果子Tensor的 p 范数小于 maxnorm ，则其值不需要改变。否则，子Tensor需要修改为相应位置的原始值除以子Tensor的p范数，然后再乘以 maxnorm 。

参数：

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

• p (int) - 范数计算的幂。

• axis (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 - axis 不是int类型。

• TypeError - maxnorm 不是float32类型。

• ValueError - p 小于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

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