<jupyter_start><jupyter_text>https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11266298.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/260162240```torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)```input：输入tensorp (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional)：范数计算中的幂指数值。默认为'fro'dim (int，2-tuple，2-list， optional): 指定计算的维度。如果是一个整数值，向量范数将被计算；如果是一个大小为2的元组，矩阵范数将被计算；如果为None，当输入tensor只有两维时矩阵计算矩阵范数；当输入只有一维时则计算向量范数。如果输入tensor超过2维，向量范数将被应用在最后一维keepdim（bool，optional）：指明输出tensor的维度dim是否保留。如果dim=None或out=None,则忽略该参数。默认值为False，不保留out（Tensor, optional）:tensor的输出。如果dim=None或out=None,则忽略该参数。dtype（torch.dtype，optional）：指定返回tensor的期望数据类型。如果指定了该参数，在执行该操作时输入tensor将被转换成 :attr:’dtype’<jupyter_code>import torch

c = torch.tensor([[1,2,3],[-1,1,4]], dtype=torch.float)
print(c)
print(torch.norm(c, dim=0))
torch.norm(c, dim=0)# 指定dim = 0，因为c的size() = (2,3),所以会去掉其dim=0，得到size()=(3)的结果，所以是纵向求值，计算Frobenius范数
# torch.norm(c, dim=0).size()  # torch.Size([3])
torch.norm(c, dim=1)
torch.norm(c, p=1, dim=1) # p=1, dim=1 ： 即是表示去掉维度1，使用1-范数，得到size()=(2)的结果。所以横向计算各个元素绝对值的和，为（[6,6]）<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.19378427787934185, 'fraction_numerical': 0.04204753199268738, 'mean_word_length': 12.518518518518519, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '538957', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 648, 'n_tokens_neox': 708, 'n_words': 41, 'path': 'Pytorch_API/04torch.norm.ipynb', 'repo_name': 'HuangCongQing/pytorch', 'size': '1094'}