本文重点

我们在另外一个专栏《机器学习和深度学习数学基础》中介绍了常用的范数，这里我们就不进行详细介绍了。这里我们只介绍，如何使用pytorch来计算L1、L2范数，以及如何计算L1和L2归一化。

L1和L2范数

torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)

L1和L2范数的函数如上所示，参数如下：

input：输入数据

p：p=1的时候表示1范数，p=2的时候表示2范数

dim：指定计算的维度

keepdim：输出tensor的维度dim是否保留

out：tensor的输出

dtype：指定返回tensor的期望数据类型

举例：