torch.renorm

torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, *, out=None) → Tensor

返回一个张量，其中 input 沿维度 dim 的每个子张量都被规范化，使得该子张量的 p-范数小于 maxnorm。

注意

如果某行的范数小于maxnorm，则该行保持不变

参数

input (Tensor) – 需要输入的张量。
p (浮点数) — 范数计算的幂次
dim (int) – 用于切片以获取子张量的维度
maxnorm (float) – 每个子张量的最大范数值

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 指定输出张量。

示例：

>>> x = torch.ones(3, 3)
>>> x[1].fill_(2)
tensor([ 2.,  2.,  2.])
>>> x[2].fill_(3)
tensor([ 3.,  3.,  3.])
>>> x
tensor([[ 1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3.]])
>>> torch.renorm(x, 1, 0, 5)
tensor([[ 1.0000,  1.0000,  1.0000],
        [ 1.6667,  1.6667,  1.6667],
        [ 1.6667,  1.6667,  1.6667]])