池州网站建设jidela,深圳企业培训,python写网站,学ps有用还是网页制作jnp.linalg.norm 是 JAX 中用于计算向量或矩阵的范数的函数。JAX 是一个用于高性能机器学习研究的 Python 库#xff0c;它提供了与 NumPy 类似的 API#xff0c;但支持自动微分和加速计算。jnp 是 JAX 的 NumPy 接口。
jnp.linalg.norm 的基本语法
jnp.linalg.norm(x, ord…jnp.linalg.norm 是 JAX 中用于计算向量或矩阵的范数的函数。JAX 是一个用于高性能机器学习研究的 Python 库它提供了与 NumPy 类似的 API但支持自动微分和加速计算。jnp 是 JAX 的 NumPy 接口。
jnp.linalg.norm 的基本语法
jnp.linalg.norm(x, ordNone, axisNone, keepdimsFalse)参数
x要计算范数的输入数组。可以是向量1D 数组或矩阵2D 数组。ord指定要计算的范数的类型。可以是以下值之一 None默认的欧几里得范数L2 范数。1L1 范数向量元素绝对值之和。2L2 范数向量元素平方和的平方根。inf最大范数向量元素的最大绝对值。-inf最小范数向量元素的最小绝对值。对于矩阵ord 可以是以下值之一 fro 或 NoneFrobenius 范数元素平方和的平方根。1列和范数每列元素绝对值之和的最大值。inf行和范数每行元素绝对值之和的最大值。 axis指定沿哪个轴计算范数。如果为 None则计算整个数组的范数。对于向量可以是一个整数对于矩阵可以是一个长度为 2 的元组指定计算的维度。keepdims如果为 True则在结果中保持原数组的维度。这对于保持与输入数组的形状一致性很有用。
返回值
返回计算后的范数值。如果 axis 为 None则返回单个值否则返回按指定轴计算的范数。
示例
计算向量的 L2 范数默认
import jax.numpy as jnpx jnp.array([1, 2, 3])
l2_norm jnp.linalg.norm(x)
print(l2_norm) # 输出: 3.7416573867739413计算向量的 L1 范数
l1_norm jnp.linalg.norm(x, ord1)
print(l1_norm) # 输出: 6.0计算矩阵的 Frobenius 范数
A jnp.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
frobenius_norm jnp.linalg.norm(A)
print(frobenius_norm) # 输出: 9.539392014169456计算矩阵的列和范数
column_sum_norm jnp.linalg.norm(A, ord1)
print(column_sum_norm) # 输出: 9.0计算矩阵的行和范数
row_sum_norm jnp.linalg.norm(A, ordjnp.inf)
print(row_sum_norm) # 输出: 15.0沿指定轴计算范数
计算每列的 L2 范数
column_l2_norms jnp.linalg.norm(A, axis0)
print(column_l2_norms) # 输出: [4.1231055 5.3851647 6.708204]计算每行的 L2 范数
row_l2_norms jnp.linalg.norm(A, axis1)
print(row_l2_norms) # 输出: [ 3.7416575 8.774964 ]总结
jnp.linalg.norm 是一个强大且灵活的工具用于计算向量和矩阵的各种范数。通过指定不同的 ord 和 axis 参数可以计算出不同类型和不同轴上的范数。
