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torch.nn.utils.get_total_norm#

torch.nn.utils.get_total_norm(tensors, norm_type=2.0, error_if_nonfinite=False, foreach=None)[source]#

计算张量可迭代对象的范数。

范数是通过各个张量的范数计算得出的,就好像将各个张量的范数连接成一个单一向量一样。

参数
  • tensors (Iterable[Tensor] or Tensor) – 张量可迭代对象或单个张量,它将被归一化

  • norm_type (float) – 使用的 p-范数的类型。对于无穷范数可以是 'inf'

  • error_if_nonfinite (bool) – 如果为 True,则在 tensors 的总范数是 naninf-inf 时会抛出错误。默认为 False

  • foreach (bool) – 使用更快的基于 foreach 的实现。如果为 None,则对 CUDA 和 CPU 原生张量使用 foreach 实现,并对其他设备类型默默回退到慢速实现。默认为 None

返回

张量的总范数(视为单个向量)。

返回类型

张量