pytorch 如何按行计算tensor张量的二范数

在 PyTorch 中，可以使用 torch.norm(input, dim=1) 函数来按行计算张量的二范数。具体来说，input 是一个张量，dim=1 表示按照行的方向计算二范数。

下面是一个示例：

import torch

# 创建一个大小为 (3, 4) 的张量
x = torch.randn(3, 4)

# 按行计算二范数
norms = torch.norm(x, dim=1)

print(norms)

上述代码中，我们首先创建了一个大小为 (3, 4) 的张量 x。然后，使用 torch.norm(x, dim=1) 来计算每行的二范数，并将结果存储在 norms 变量中。最后，打印 norms 的值。

请注意，在计算二范数时，可以选择不同的求和方式（默认为平方和再开方），例如可以通过设置 p=2 参数来指定求和幂次，或者使用 torch.norm(x, dim=1, keepdim=True) 保留结果的维度。