比较与torch.renorm的差异
以下映射关系均可参考本文。
PyTorch APIs |
MindSpore APIs |
---|---|
torch.renorm |
mindspore.ops.renorm |
torch.Tensor.renorm |
mindspore.Tensor.renorm |
torch.renorm
torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, *, out=None) -> Tensor
更多内容详见torch.renorm。
mindspore.ops.renorm
mindspore.ops.renorm(input, p, axis, maxnorm)
更多内容详见mindspore.ops.renorm。
差异对比
MindSpore此API功能与PyTorch一致。
PyTorch:参数 p
的数据类型是 float
。
MindSpore:参数 p
的数据类型是 int
。
分类 |
子类 |
PyTorch |
MindSpore |
差异 |
---|---|---|---|---|
参数 |
参数1 |
input |
input |
- |
参数2 |
p |
p |
PyTorch支持的数据类型是 |
|
参数3 |
dim |
axis |
参数名不同 |
|
参数4 |
maxnorm |
maxnorm |
- |
|
参数5 |
out |
- |
详见通用差异参数表 |
代码示例
# PyTorch
import torch
x = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]], dtype=torch.float32)
out = torch.renorm(x, 2.0, 0, 5.0)
print(out.numpy())
# [[0. 1. 2. 3. ]
# [1.7817416 2.2271771 2.6726124 3.1180477]
# [2.0908334 2.3521876 2.6135418 2.874896 ]]
# MindSpore
import mindspore
import mindspore.ops as ops
from mindspore import Tensor
x = Tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]], dtype=mindspore.float32)
out = ops.renorm(x, 2, 0, 5.0)
print(out.numpy())
# [[0. 1. 2. 3. ]
# [1.7817416 2.2271771 2.6726124 3.118048 ]
# [2.0908334 2.3521876 2.6135418 2.874896 ]]