torch.renorm ¬

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

返回一个张量，其中每个沿维度 dim 的子张量都被归一化，使得子张量的 p-范数低于值 maxnorm

注意

如果行的范数小于 maxnorm，则该行保持不变

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• p (浮点数) – 范数计算的幂

• dim (整数) – 切片维度，用于获取子张量

• maxnorm（浮点数）- 保持每个子张量下的最大范数

关键字参数:

输出（张量，可选）- 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]])