Python PyTorch renorm用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.renorm 的用法。

用法:

torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, *, out=None) → Tensor

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• p(float) -範數計算的能力

• dim(int) -要切片以獲得sub-tensors的維度

• maxnorm(float) -將每個 sub-tensor 保持在以下的最大範數

關鍵字參數：

out(Tensor,可選的) -輸出張量。

返回一個張量，其中沿維度 dim 的 input 的每個 sub-tensor 都被歸一化，使得 sub-tensor 的 p -norm 低於值 maxnorm

注意

如果行的範數低於 maxnorm ，則行不變

例子：

>>> x = torch.ones(3, 3)
>>> x[1].fill_(2)
tensor([ 2.,  2.,  2.])
>>> x[2].fill_(3)
tensor([ 3.,  3.,  3.])
>>> x
tensor([[ 1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3.]])
>>> torch.renorm(x, 1, 0, 5)
tensor([[ 1.0000,  1.0000,  1.0000],
        [ 1.6667,  1.6667,  1.6667],
        [ 1.6667,  1.6667,  1.6667]])