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 `float` ，MindSpore支持的数据类型是 `int`
	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 ]]