torch.norm的理解
torch.norm是对输入的Tensor求范数
1.版本1--------------求张量范数
torch.norm(input, p=2) → float
参数：
- input (Tensor) – 输入张量
- p (float,optional) – 范数计算中的幂指数值
这是pytorch中的默认版本。输入为一个Tensor，输出是一个数。没啥多说的，直接上例子：
-
import torch
-
import torch.tensor
as tensor
-
-
a = torch.ones((
2,
3))
#建立tensor
-
a2 = torch.norm(a)
#默认求2范数
-
a1 = torch.norm(a,p=
1)
#指定求1范数
-
-
print(a)
-
print(a2)
-
print(a1)
2.版本2---------------------求指定维度上的范数
torch.norm(input, p, dim, out=None,keepdim=False) → Tensor
返回输入张量给定维dim 上每行的p 范数。
参数：
- input (Tensor) – 输入张量
- p (float) – 范数计算中的幂指数值
- dim (int) – 缩减的维度
- out (Tensor, optional) – 结果张量
- keepdim（bool）– 保持输出的维度 （此参数官方文档中未给出，但是很常用）
其中p,input,output与版本1相同，不做赘述。我们重点看dim和keepdim两个参数。
先看dim
-
import torch
-
import torch.tensor
as tensor
-
-
a = tensor([[
1,
2,
3,
4],
-
[
1,
2,
3,
4]]).float()
#norm仅支持floatTensor,a是一个2*4的Tensor
-
a0 = torch.norm(a,p=
2,dim=
0)
#按0维度求2范数
-
a1 = torch.norm(a,p=
2,dim=
1)
#按1维度求2范数
-
print(a0)
-
print(a1)
可以看输出，dim=0是对0维度上的一个向量求范数，返回结果数量等于其列的个数，也就是说有多少个0维度的向量，将得到多少个范数。dim=1同理。
再看keepdim
其含义是保持输出的维度，挺抽象的，我们还是通过具体例子来看吧。
-
a = torch.rand((
2,
3,
4))
-
at = torch.norm(a,p=
2,dim=
1,keepdim=
True)
#保持维度
-
af = torch.norm(a,p=
2,dim=
1,keepdim=
False)
#不保持维度
-
-
print(a.shape)
-
print(at.shape)
-
print(af.shape)
我们重点来看一下，输入tensor，keepdim=True和keepdim=False的形状。
可以发现，当keepdim=False时，输出比输入少一个维度（就是指定的dim求范数的维度）。而keepdim=True时，输出与输入维度相同，仅仅是输出在求范数的维度上元素个数变为1。这也是为什么有时我们把参数中的dim称为缩减的维度，因为norm运算之后，此维度或者消失或者元素个数变为1.
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<em>torch</em>.<em>norm</em>()函数的用法 </h4>
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</a>
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<span class="type-show type-show-blog type-show-after">博文</span>
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<div class="recommend-item-box recommend-recommend-box"><div id="kp_box_63" data-pid="63"><div class="mediav_ad"><newsfeed class="newsfeed QIHOO__WEB__SO__1581763735768_327" id="QIHOO__WEB__SO__1581763735768_327" style="display:block;margin:0;padding:0;border:none;width:852px;height:60px;overflow-y:hidden;overflow-x:hidden;position:relative;text-align:left;"><info-div id="QIHOO__WEB__SO__1581763735768_327-info" style="zoom:1"><info-div class="QIHOO__WEB__SO__1581763735768_327 singleImage clk" data-href="https://ssxd.mediav.com/s?type=2&r=20&mv_ref=blog.csdn.net&enup=CAABcXnHmwgAApvHeXEA&mvid=ODk0MjI2MTE0MTI1NzE4MTQwMjAwMjA&bid=1427c226832da816&price=AAAAAF5HzJoAAAAAAAVNedPL7T09G+lyqkPGhg==&finfo=DAABCAABAAAAAAgAAgAAAAAACAACAAAAAwoAAy5VegrumZfXCAAEAAAAFAYABiuFBgAKAAAIAA4AAAAXCgAPAAAAAAAAAAAA&ugi=FcTgigEVyNtrTBUCFY4EFZQEFQAAFdSzypwDJcgBFoDqxpvips8FHBbV7tedhtifhNsBFQAAAA&uai=FaixkwIlAhUEFvyrye/RvLjVXBXyCCWM+a24BiUAFRoUABwWvKy1mLvx4MgmFQAAAA&ubi=FdSuIxX8q5cCFdiXkhUVnsLSWhUGFRwWxtLlhQcW/Kve1tuCvdVcNAIWoOQQJQYV57mzChWiBBUANpvy/N31nr6vuQEVAAA&clickid=0&cpx=__OFFSET_X__&cpy=__OFFSET_Y__&cs=__EVENT_TIME_START__&ce=__EVENT_TIME_END__&adsw=__ADSPACE_W__&adsh=__ADSPACE_H__&ldtype=2&csign2=BvL77ITGmwY=&url=https%3A%2F%2Fwww.so.com%2Fs%3Fsrc%3Dlm%26q%3D%E9%A1%B5%E6%B8%B8%E6%8E%92%E8%A1%8C%E6%A6%9C%26lm_extend%3Dctype%3A7%26ls%3Ds1a9446459b" data-pv="https://ssxd.mediav.com/s?type=1&r=20&tid=ODk0MjI2MTE0MTI1NzE4MTQwMjAwMjA&finfo=DAABCAABAAAAAAgAAgAAAAAACAACAAAAAwoAAy5VegrumZfXCAAEAAAAFAYABiuFBgAKAAAIAA4AAAAXCgAPAAAAAAAAAAAA&mv_ref=blog.csdn.net&enup=CAABcXnHmwgAApvHeXEA&mvid=ODk0MjI2MTE0MTI1NzE4MTQwMjAwMjA&bid=1427c226832da816&ugi=FcTgigEVyNtrTBUCFY4EFZQEFQAAFdSzypwDJcgBFoDqxpvips8FHBbV7tedhtifhNsBFQAAAA&uai=FaixkwIlAhUEFvyrye/RvLjVXBXyCCWM+a24BiUAFRoUABwWvKy1mLvx4MgmFQAAAA&ubi=FdSuIxX8q5cCFdiXkhUVnsLSWhUGFRwWxtLlhQcW/Kve1tuCvdVcNAIWoOQQJQYV57mzChWiBBUANpvy/N31nr6vuQEVAAA&ds=1&price=AAAAAF5HzJoAAAAAAAVNedPL7T09G+lyqkPGhg==,https://max-l.mediav.com/rtb?type=2&ver=1&v=CGQSEDE0MjdjMjI2ODMyZGE4MTYY1NiJASCisEUoAWIXODk0MjI2MTE0MTI1NzE4MTQwMjAwMjCIAQCaARAxNDI3YzIyNjgzMmRhODE2&k=RdwTYAAAAAA=&w=AAAAAF5HzJoAAAAAAAVNsxkvZQ7RNHWKrpFZUg&i=Rw9wsTQbCDA6&exp=BQBEMAJECQFEAQJECgBEEABDEgBDJQBD&z=1" data-clk="https://max-l.mediav.com/rtb?type=3&ver=1&v=CGQSEDE0MjdjMjI2ODMyZGE4MTYY1NiJASCisEUoAWIXODk0MjI2MTE0MTI1NzE4MTQwMjAwMjBwAIoBEDE0MjdjMjI2ODMyZGE4MTY&k=33Yi1AAAAAA=&i=Rw9wsTQbCDA6&exp=BQBEMAJECQFEAQJECgBEEABDEgBDJQBD&x=__OFFSET_X__&y=__OFFSET_Y__&st=__EVENT_TIME_START__&et=__EVENT_TIME_END__&adw=__ADSPACE_W__&adh=__ADSPACE_H__&tc=&turl=">
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Python——画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）
10-22 阅读数 20万+
最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成）one 樱花树 动态生成樱花效... 博文 来自： 碎片
程序员接私活怎样防止做完了不给钱？
10-31 阅读数 15万+
首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。那么，... 博文 来自： DavidGoGo_的博客
pytorch---仿射变换
08-08 阅读数 509
一、仿射变换图片的旋转、平移、缩放等可以看做一个像素的重采样过程。将原图的像素映射到目标图像的对应位置上，可以 其中为原图的坐标，x,y为目标... 博文 来自： goodxin_ie的博客
Java学习的正确打开方式
01-08 阅读数 18万+
在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次... 博文 来自： 程序员宜春的博客
深度学习图像算法在内容安全领域的应用
10-29 阅读数 3866
互联网给人们生活带来便利的同时也隐含了大量不良信息，防范互联网平台有害内容传播引起了多方面的高度关注。本次演讲从技术层面分享网易易盾在内容安全领域的算法实践经验，包括深度...... 博文 来自： LiveVideoStack
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网页实现一个简单的音乐播放器（大佬别看。(⊙﹏⊙)）
10-30 阅读数 6万+
今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。演示地点演示html代码如下` music 这个年纪 七月的风... 博文 来自： qq_44210563的博客
Pytorch torch.norm, torch.cosine_similarity 对向量或者张量计算Cosine相似度, 欧式距离
06-27 阅读数 5664
torch.cosine_similarity可以对两个向量或者张量计算相似度>>>input1=torch.randn(100,128)>>>input2=tor... 博文 来自： dongfangxiaozi_的专栏
pytorch实用网络分析工具
06-04 阅读数 188
1.https://github.com/sksq96/pytorch-summarypytorch-summary是一个展示网络结构、参数、输出尺寸的实用分析工具2.https://github.c... 博文 来自： goodxin_ie的博客
写了很久，这是一份最适合/贴切普通大众/科班/非科班的『学习路线』
12-26 阅读数 4万+
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。但是，最... 博文 来自： 帅地
2019年10月中国编程语言排行榜
10-08 阅读数 1万+
2019年10月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下：编程语言比例rankpl_percentage1java33.54%2cpp16.... 博文 来自： 毛毛虫
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(function() {
var s = "_" + Math.random().toString(36).slice(2);
document.write('<div style="" id="' + s + '"></div>');
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id: "u4221803",
container: s
});
})();
通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理
11-04 阅读数 9万+
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”... 博文 来自： 万猫学社
程序员求助：腾讯面试题，64匹马8个跑道，多少轮选出最快的四匹
08-27 阅读数 2万+
昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔... 博文 来自： web前端交流群600610151
兼职程序员一般可以从什么平台接私活？
10-31 阅读数 17万+
这个问题我进行了系统性的总结，以下将进行言简意赅的说明和渠道提供，希望对各位小猿/小媛们有帮助~根据我们的经验，程序员兼职主要分为三种：兼职职位众包、项目整包和自由职业者驻场。所谓的兼职职位众包，指的... 博文 来自： xiyue001的博客
我的 Input框 不可能这么可爱
09-03 阅读数 10万+
作者：陈大鱼头github： KRISACHAN<input /> 标签是我们日常开发中非常常见的替换元素了，但是最近在刷 whattwg 跟 MDN 的时候发现 跟 <input ... 博文 来自： 鱼头的Web海洋
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浏览 GitHub 太卡了？教你两招！
09-04 阅读数 4万+
老实说，GitHub在国内的使用体验并不算太好，这其中最大的原因就是网络了。GitHub访问起来比较卡，这个看起来貌似无解。国内的gitee网速倒是可以，但是无法代替GitHub，个人感觉gitee上... 博文 来自： 江南一点雨的专栏
同步I/O模型通常用于实现Reactor模式
异步I/O模型则用于实现Proactor模式
最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式
一、Reactor模式
Reacto…
博文
阿里面试官问我：如何设计秒杀系统？我的回答让他比起大拇指
11-18 阅读数 1万+
你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式，欢迎Star和指教
…
博文
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游戏截图：
编译环境: VS2017
游戏需要一些图片，如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论，如果暂时没有…
博文
一文详尽系列之模型评估指标
11-22 阅读数 1452
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排...... 博文
上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。
我接的私活不算多，挣到的…
博文
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中，作…
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使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycha…
博文
基本情况：
专业技能：
1、 熟悉Sping了解SpringMVC、S…
博文
作者| Mr.K 编辑| Emma
来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli)
前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比…
博文
剧情简介：
不久的将来，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。
他结识了黑客崔妮蒂，并见到了黑客组织的首领墨菲斯。
墨菲…
博文
公众号回复【进群】沟通交流吧，QQ扫码进群学习吧
微信群 QQ群
1…
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看不到啊。。。。（只能看到一堆大佬做完的留名，也能看到菜鸡的我，在后面~~）
直接fn+f12吧
<…
博文
但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有…
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别低估自己的直觉，也别高估自己的智商
02-02 阅读数 4265
所有群全部吵翻天，朋友圈全部沦陷，公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创，只发新闻，可能有人注意到了。我不是懒，是文章写了却没发，因为大家的关注力始终在这次的疫情上面，发了也没人看。当然，我...... 博文
一时间，勾起了我深深的回忆。
以前在厂里打过两次工，做过家教，干过辅导班，做过中介。零下几度的晚上，贴过广告，满脸、满手地长冻疮。
再回首那段岁月，虽然苦，…
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节后首个工作日，企业们集体开晨会让钉钉挂了
02-04 阅读数 3448
By 超神经场景描述：昨天 2 月 3 日，是大部分城市号召远程工作的第一天，全国有接近 2 亿人在家开始远程办公，钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词：十一出行 人脸...... 博文
在家的你是否很无聊，如果无聊就来学习吧！
世上只有一种投资只赚不赔，那就是学习！！！
传智播客于2020年升级了Java学习线路图，硬核升级，免费…
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MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量，备受互联网大厂的青睐，出门面试想进BAT，想拿高工资，不会点MySQL优化知识，拿offer的成功率会大大下降…
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项目功能设计：
定时爬取疫情数据存入Mysql
进行数据分析制作疫情报告
使用itchat给亲人朋友发送分析报告
基于Django做数据屏幕
使用…
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给Python初学者的一些编程技巧
02-10 阅读数 6875
这篇文章主要介绍了给Python初学者的一些编程技巧,皆是基于基础的一些编程习惯建议,需要的朋友可以参考下 交换变量 x = 6 y = 5
x, y = y, x
print x
>…
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c# 如何orm</a>
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c# 固定大小的字符数组</a>
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