文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时，显示为空格。

提交类型

issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型

规范和低错类

- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 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。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述，以帮助我们快速定位问题。

提交

文档反馈

mindspore.mint.linalg.matrix_norm

mindspore.mint.linalg.matrix_norm(A, ord='fro', dim=(- 2, - 1), keepdim=False, *, dtype=None)

返回给定Tensor在指定维度上的矩阵范数。

ord 为范数的计算模式。支持下列范数模式。

ord	矩阵范数
'fro' (默认值)	Frobenius 范数
'nuc'	Nuclear 范数
inf	$max(sum(abs(x),dim=1))$
-inf	$min(sum(abs(x),dim=1))$
1	$max(sum(abs(x),dim=0))$
-1	$min(sum(abs(x),dim=0))$
2	最大奇异值
-2	最小奇异值

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• A (Tensor) - shape为 $(\ast ,m,n)$ 的Tensor，其中*是零个或多个batch维度。

• ord (Union[int, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - 范数的计算模式。行为参考上表。默认值： 'fro' 。

• dim (Tuple(int, int), 可选) - 计算矩阵范数的维度。默认值： (-2, -1) 。

• 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。 如果 dtype 为 None ，保持 A 的类型不变。默认值： None 。

返回：

Tensor，在指定维度 dim 上进行范数计算的结果。

异常：

• TypeError - dim 不是由int组成的tuple。

• ValueError - dim 的长度不是2。

• ValueError - ord 不在[2, -2, 1, -1, float('inf'), float('-inf'), 'fro', 'nuc']中。

• 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

动态shape、动态rank和可变输入不支持在 图模式(mode=mindspore.GRAPH_MODE) 下执行。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> A = ms.ops.arange(0, 12, dtype=ms.float32).reshape(3, 4)
>>> print(ms.mint.linalg.matrix_norm(A, ord='fro'))
22.494444
>>> print(ms.mint.linalg.matrix_norm(A, ord='nuc'))
24.364643
>>> print(ms.mint.linalg.matrix_norm(A, ord=float('inf')))
38.0
>>> print(ms.mint.linalg.matrix_norm(A, ord=float('-inf')))
6.0