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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.cond

mindspore.ops.cond(A, p=None)[源代码]

返回给定Tensor的矩阵范数或向量范数。

p 为norm的计算模式。支持下列norm模式。

p	矩阵范数	向量范数
`None` (默认值)	2-norm (参考最下方公式)	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	$s u m (a b s (x)^{p})^{(1 / p)}$

说明

当前暂不支持复数。

参数：

A (Tensor) - shape为 $(*, n)$ 或者 $(*, m, n)$ 的Tensor，其中 $*$ 是零个或多个batch维度。
p (Union[int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - norm的模式。行为参考上表。默认值： None 。

返回：

Tensor，进行条件数计算的结果，与输入 A 的数据类型相同。

异常：

TypeError - A 是一个向量并且 p 是str类型。
ValueError - A 是一个矩阵并且 p 不是有效的取值。
ValueError - A 是一个矩阵并且 p 为一个取值不为[1, -1, 2, -2]之一的整型。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> x = ms.Tensor([[1.0, 0.0, -1.0], [0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 1.0]])
>>> print(ms.ops.cond(x))
1.4142
>>> print(ms.ops.cond(x, 'fro'))
3.1622777