Python - tensorflow.math.reduce_euclidean_norm()

简介

tensorflow.math.reduce_euclidean_norm() 方法用于计算张量的欧几里得范数。

语法

tensorflow.math.reduce_euclidean_norm(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=False,
    name=None
)

参数说明：

• input_tensor: 输入的张量。
• axis: 求范数的轴方向，默认为 None，表示对所有元素求范数。
• keepdims: 是否保留各维度大小，默认为 False，表示不保留。
• name: 操作的名称。

返回值

返回张量的欧几里得范数。

示例

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.float32)
b = tf.constant([2, -1], dtype=tf.float32)

# 计算 a 的欧几里得范数
norm_a = tf.math.reduce_euclidean_norm(a)

# 计算 b 的欧几里得范数
norm_b = tf.math.reduce_euclidean_norm(b)

# 打印结果
print(norm_a.numpy())  # 5.477226
print(norm_b.numpy())  # 2.236068

注意事项

• 当 axis 参数不为 None 时，表示对指定轴的元素求范数。
• 当 keepdims 参数为 True 时，表示保留各维度大小，返回值的维度与输入张量相同。