mindspore.ops.cond
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.. 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。

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    `p`                  矩阵范数                               向量范数
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    ``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)}`
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    .. note::
        当前暂不支持复数。

    参数：
        - **A** (Tensor) - 是零个或多个batch维。
        - **p** (Union[int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - norm的模式，参考上表，默认 ``None`` 。

    返回：
        Tensor