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- 命令无法完成对应功能。

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- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.norm

mindspore.ops.norm(A, ord=None, dim=None, keepdim=False, *, dtype=None)[源代码]

返回给定Tensor的矩阵范数或向量范数。

ord 为norm的计算模式。支持下列norm模式。

ord	矩阵范数	向量范数
None (默认值)	Frobenius norm	2-norm (参考最下方公式)
‘fro’	Frobenius norm	不支持
‘nuc’	nuclear norm	不支持
inf	$m a x (s u m (a b s (x), d i m = 1))$	$m a x (a b s (x))$
-inf	$m i n (s u m (a b s (x), d i m = 1))$	$m i n (a b s (x))$
0	不支持	$s u m (x! = 0)$
1	$m a x (s u m (a b s (x), d i m = 0))$	参考最下方公式
-1	$m i n (s u m (a b s (x), d i m = 0))$	参考最下方公式
2	最大奇异值	参考最下方公式
-2	最小奇异值	参考最下方公式
其余int或float值	不支持	$s u m (a b s (x)^{o r d})^{(1 / o r d)}$

参数：

A (Tensor) - shape为 $(*, n)$ 或者 $(*, m, n)$ 的Tensor，其中*是零个或多个batch维度。
ord (Union[int, float, inf, -inf, ‘fro’, ‘nuc’], 可选) - norm的模式。行为参考上表。默认值： None 。
dim (Union[int, Tuple(int)], 可选) - 计算向量范数或矩阵范数的维度。默认值： None 。
- 当 dim 为int时，会按向量范数计算。
- 当 dim 为一个二元组时，会按矩阵范数计算。
- 当 dim 为None且 ord 为None，A 将会被展平为1D并计算向量的2-范数。
- 当 dim 为None且 ord 不为None，A 必须为1D或者2D。
keepdim (bool) - 输出Tensor是否保留原有的维度。默认值： False 。

关键字参数：

dtype (mindspore.dtype, 可选) - 如果设置此参数，则会在执行之前将 A 转换为指定的类型，返回的Tensor类型也将为指定类型 dtype。默认值： None 。

返回：

Tensor，在指定维度 dim 上进行范数计算的结果，与输入 A 的数据类型相同。

异常：

ValueError - dim 超出范围。
TypeError - dim 既不是int也不是由int组成的tuple。
TypeError - A 是一个向量并且 ord 是str类型。
ValueError - A 是一个矩阵并且 ord 不是有效的取值。
ValueError - A 是一个矩阵并且 ord 为一个整型但是取值不为[1, -1, 2, -2]之一。
ValueError - dim 的两个元素在标准化过后取值相同。
ValueError - dim 的任意元素超出索引。

说明

当前暂不支持复数。

支持平台：: Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import mindspore.ops as ops
>>> data_range = ops.arange(-13, 13, dtype=ms.float32)
>>> # Exclude 0 from original data for 0 is invalid input when `ord` is negative.
>>> x = data_range[data_range != 0]
>>> y = x.reshape(5, 5)
>>> print(ops.norm(x))
38.327538
>>> print(ops.norm(x, float('inf')))
13.0
>>> print(ops.norm(x, float('-inf')))
1.0
>>> print(ops.norm(x, 0))
25.0
>>> print(ops.norm(x, 1))
169.0
>>> print(ops.norm(x, -1))
0.15915091
>>> print(ops.norm(x, 2))
38.327538
>>> print(ops.norm(x, -2))
0.5647041
>>> print(ops.norm(x, 3))
24.309084
>>> print(ops.norm(x, -3))
0.74708974
>>> print(ops.norm(y))
38.327538
>>> print(ops.norm(y, 'fro'))
38.327538
>>> print(ops.norm(y, 'nuc'))
45.56681
>>> print(ops.norm(y, float('inf')))
55.0
>>> print(ops.norm(y, float('-inf')))
9.0
>>> print(ops.norm(y, 1))
35.0
>>> print(ops.norm(y, -1))
33.0
>>> print(ops.norm(y, 2))
37.57774
>>> print(ops.norm(y, -2))
1.590545e-07
>>> m = ms.Tensor([[1., -1., 2.], [-2., 3., -4.]])
>>> print(ops.norm(m, dim=0))
[2.236068  3.1622777 4.472136 ]
>>> print(ops.norm(m, dim=1))
[2.4494898 5.3851647]
>>> print(ops.norm(m, ord=1, dim=1))
[4. 9.]
>>> print(ops.norm(m, ord=-2, dim=0))
[0.8944272  0.94868326 1.7888544 ]
>>> print(ops.norm(m, ord=2, dim=1))
[2.4494898 5.3851647]
>>> n = ops.arange(27, dtype=ms.float32).reshape(3, 3, 3)
>>> print(ops.norm(n, dim=(1, 2)))
[14.282857 39.76179  66.45299 ]
>>> print(ops.norm(n[0, :, :]), ops.norm(n[1, :, :]), ops.norm(n[2, :, :]))
14.282857 39.76179 66.45299