mindspore.ops.cond ================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_cond.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: mindspore.ops.cond(A, p=None) 返回给定Tensor的矩阵范数或向量范数。 `p` 为norm的计算模式。支持下列norm模式。 ================= ================================== ============================================== `p` 矩阵范数 向量范数 ================= ================================== ============================================== ``None`` (默认值) `2`-norm (参考最下方公式) `2`-norm (参考最下方公式) ``'fro'`` Frobenius norm 不支持 ``'nuc'`` nuclear norm 不支持 ``inf`` :math:`max(sum(abs(x), dim=1))` :math:`max(abs(x))` ``-inf`` :math:`min(sum(abs(x), dim=1))` :math:`min(abs(x))` ``0`` 不支持 :math:`sum(x != 0)` ``1`` :math:`max(sum(abs(x), dim=0))` 参考最下方公式 ``-1`` :math:`min(sum(abs(x), dim=0))` 参考最下方公式 ``2`` 最大奇异值 参考最下方公式 ``-2`` 最小奇异值 参考最下方公式 其余int或float值 不支持 :math:`sum(abs(x)^{p})^{(1 / p)}` ================= ================================== ============================================== .. note:: 当前暂不支持复数。 参数: - **A** (Tensor) - shape为 :math:`(*, n)` 或者 :math:`(*, m, n)` 的Tensor,其中 :math:`*` 是零个或多个batch维度。 - **p** (Union[int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - norm的模式。行为参考上表。默认值: ``None`` 。 返回: Tensor,进行条件数计算的结果,与输入 `A` 的数据类型相同。 异常: - **TypeError** - `A` 是一个向量并且 `p` 是str类型。 - **ValueError** - `A` 是一个矩阵并且 `p` 不是有效的取值。 - **ValueError** - `A` 是一个矩阵并且 `p` 为一个取值不为[1, -1, 2, -2]之一的整型。