Python–tensorflow . math . L2 _ normalize()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-tensorflow-math-L2 _ normalize/
TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
l2_normalize() 用于使用 l2 范数对沿轴的张量进行归一化。
语法:tensorflow . math . L2 _ normalize(x，轴，ε，名称)
参数:
- x: 是输入张量。
- 轴:定义张量归一化的维度。
- ε:定义范数的下界值。默认值为 1e-12。它使用 sqrt(ε)作为除数如果范数< sqrt(除数)。
- 名称:定义操作名称的可选参数。
返回:
它返回一个与 x 形状相同的张量。
例 1:
Python 3
# Importing the libraray
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating the result
res = tf.math.l2_normalize(a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([ 7\. 8\. 13\. 11.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([0.34869484 0.39850839 0.64757613 0.54794903], shape=(4, ), dtype=float64)
示例 2: 本示例使用二维张量。
Python 3
# Importing the libraray
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[7, 8], [13, 11]], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating the result
res = tf.math.l2_normalize(x = a, axis = 1)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor(
[[ 7\. 8.]
[13\. 11.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result: tf.Tensor(
[[0.65850461 0.75257669]
[0.76338629 0.64594224]], shape=(2, 2), dtype=float64)
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