jax.numpy.linalg.vector_norm

jax.numpy.linalg.vector_norm(x, /, *, axis=None, keepdims=False, ord=2)

計算向量或向量批次的向量範數。

JAX 實作的 numpy.linalg.vector_norm()。

參數:

• x (ArrayLike) – 要計算範數的 N 維陣列。

• axis (int | tuple[int, ...] | None | None) – 可選軸，沿該軸計算向量範數。如果為 None（預設值），則 x 會被展平，並針對所有值計算範數。

• keepdims (bool) – 如果為 True，則在輸出中保留縮減的維度。

• ord (int | str) – 指定範數類型的字串或整數；預設值為 2-範數。 有關可用選項的詳細資訊，請參閱 numpy.linalg.norm()。

返回:

包含 x 範數的陣列。

返回類型:

Array

另請參閱

• jax.numpy.linalg.matrix_norm()：矩陣或矩陣堆疊的範數。

• jax.numpy.linalg.norm()：更一般的矩陣或向量範數。

範例

單個向量的範數

>>> x = jnp.array([1., 2., 3.])
>>> jnp.linalg.vector_norm(x)
Array(3.7416575, dtype=float32)

向量批次的範數

>>> x = jnp.array([[1., 2., 3.],
...                [4., 5., 7.]])
>>> jnp.linalg.vector_norm(x, axis=1)
Array([3.7416575, 9.486833 ], dtype=float32)