Python mxnet.ndarray.op.norm用法及代碼示例

用法:
mxnet.ndarray.op.norm(data=None, ord=_Null, axis=_Null, out_dtype=_Null, keepdims=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

參數：

data：(NDArray) - 輸入
ord：(int, optional, default='2') - 規範的順序。目前支持 ord=1 和 ord=2。
axis：(Shape or None, optional, default=None) -

沿其執行縮減的一個或多個軸。
默認值 axis=() 會將所有元素計算為形狀為 (1,) 的標量數組。如果axis 是int，則在特定軸上執行縮減。如果axis 是一個 2 元組，它指定保存二維矩陣的軸，並計算這些矩陣的矩陣範數。
out_dtype：({None, 'float16', 'float32', 'float64', 'int32', 'int64', 'int8'},optional, default='None') - 輸出的數據類型。
keepdims：(boolean, optional, default=0) - 如果設置為True，縮小的軸作為尺寸為一的維度留在結果中。
out：(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

out：- 此函數的輸出。

返回類型：

NDArray 或 NDArray 列表

計算 NDArray 上的範數。

此運算符根據 ord 參數的值計算具有指定軸的 NDArray 上的範數。默認情況下，它計算整個數組的 L2 範數。目前隻有 ord=2 支持稀疏 ndarrays。

例子：

x = [[[1, 2],
      [3, 4]],
     [[2, 2],
      [5, 6]]]

norm(x, ord=2, axis=1) = [[3.1622777 4.472136 ]
                          [5.3851647 6.3245554]]

norm(x, ord=1, axis=1) = [[4., 6.],
                          [7., 8.]]

rsp = x.cast_storage('row_sparse')

norm(rsp) = [5.47722578]

csr = x.cast_storage('csr')

norm(csr) = [5.47722578]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.op.norm。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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參數：

返回：

返回類型：