torch.renorm¶

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

返回一个张量，其中沿维度 dim 的每个子张量 input 被归一化，使得子张量的 p 范数小于值 maxnorm

注意

如果一行的范数小于maxnorm，则该行保持不变

Parameters

输入 (张量) – 输入张量。
p (float) – 用于范数计算的幂
dim (int) – 用于切片以获取子张量的维度
maxnorm (float) – 每个子张量保持的最大范数

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

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