normalize¶

paddle.nn.functional. normalize ( x, p=2, axis=1, epsilon=1e-12, name=None ) ¶

使用 $L_p$ 范数沿维度 axis 对 x 进行归一化。计算公式如下：

$y = \frac{x}{ \max\left( \lvert \lvert x \rvert \rvert_p, epsilon\right) }$

$\lvert \lvert x \rvert \rvert_p = \left(\sum_i {\lvert x_i\rvert^p} \right)^{1/p}$

其中 $\sum_i{\lvert x_i\rvert^p}$ 沿维度 axis 进行计算。

参数¶

x (Tensor) - 输入可以是 N-D Tensor。数据类型为：float32、float64。

p (float|int，可选) - 范数公式中的指数值。默认值：2

axis (int，可选）- 要进行归一化的轴。如果 x 是 1-D Tensor，轴固定为 0。如果 axis < 0，轴为 x.ndim + axis。-1 表示最后一维。

epsilon (float，可选) - 添加到分母上的值以防止分母为 0。默认值为 1e-12。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，输出的形状和数据类型和 x 相同。

代码示例¶

COPY-FROM: paddle.nn.functional.normalize