torch.nn.functional.normalize

torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None)

沿指定維度對輸入執行 $L_p$ 範數歸一化。

對於大小為 $(n_0, ..., n_{dim}, ..., n_k)$ 的張量 input，沿維度 dim 的每個包含 $n_{dim}$ 個元素的向量 $v$ 將被轉換為

$$v = \frac{v}{\max(\lVert v \rVert_p, \epsilon)}.$$

使用預設引數時，它將沿維度 $1$ 對向量使用歐幾里得範數進行歸一化。

引數

• input (Tensor) – 任意形狀的輸入張量

• p (float) – 範數公式中的指數值。預設值：2

• dim (int 或 int 的 tuple) – 執行歸一化的維度。預設值：1

• eps (float) – 用於避免除零的小值。預設值：1e-12

• out (Tensor, 可選) – 輸出張量。如果使用了 out，則此操作不可微。

返回型別

Tensor