在pytorch中取矩阵行/列的规范

Question

向量的范数可以通过

torch.norm(vec)

但是，如何将一组向量分组为矩阵（作为行或列）的范数？

例如，如果矩阵大小为 (5,8)，则行范数应返回大小为 (5) 的范数向量。

Answer 1

torch.norm没有额外的参数执行所谓的 Frobenius 范数，它有效地将矩阵重塑为一个长向量并返回它的 2-范数。要沿特定维度取范数，请提供可选dim参数。

例如，torch.norm(mat, dim=1)将沿列计算 2-范数（即，这将计算每行的 2-范数），从而将 amat大小转换为大小范数[N,M]向量[N]。

要计算列的范数，请使用dim=0.