mindspore.ops.renorm
- mindspore.ops.renorm(input, p, axis, maxnorm)[源代码]
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 ]]