mindspore.mint.norm

mindspore.mint.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, *, dtype=None)

返回给定tensor的矩阵范数或向量范数。

p 为范数的计算模式。支持下列范数模式。

p	矩阵范数	向量范数
'fro'	Frobenius 范数	不支持
'nuc'	Nuclear 范数	不支持
其余int或float值	不支持	\(sum(abs(x)^{p})^{(1 / p)}\)

参数：

• input (Tensor) - 输入tensor。

• p (Union[bool, int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - 指定要采用的范数类型。默认 'fro' 。

• dim (Union[int, List(int), Tuple(int)], 可选) - 指定计算维度。默认 None 。

• keepdim (bool, 可选) - 输出tensor是否保留维度。默认 False 。

关键字参数：

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 如果设置此参数，则会在执行之前将 input 转换为指定的类型。默认 None 。

返回：

Tensor

说明

• 动态shape、动态rank和可变输入不支持在 图模式(mode=mindspore.GRAPH_MODE) 下执行。

• 大小值域输入情况，Ascend后端的计算结果可能出现精度误差。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> data_range = mindspore.ops.arange(-13, 13, dtype=mindspore.float32)
>>> x = data_range[data_range != 0]
>>> y = x.reshape(5, 5)
>>> print(mindspore.mint.norm(x, 2.0))
38.327534