l2_normalize¶

paddle.fluid.layers. l2_normalize ( x, axis, epsilon=1e-12, name=None ) [源代码] ¶

该OP计算欧几里得距离之和对x进行归一化。对于1-D张量（系数矩阵的维度固定为0）计算公式如下：

\[y=\frac{x}{\sqrt{\sum x^{2}+epsilon}}\]

对于输入为多维Tensor的情况，该OP分别对维度轴上的每个1-D切片单独归一化

参数：

x (Variable) - 维度为 \([N_1, N_2, ..., N_k, D]\) 的多维Tensor，其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。
axis (int) - 归一化的轴。如果轴小于0，归一化的维是rank(X)+axis。其中，-1用来表示最后一维。
epsilon (float) - epsilon，用于避免除0，默认值为1e-12。
name (str|None) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name 。默认值为None。

返回：与输入x的维度一致的Tensor

返回类型：Variable

代码示例：

import paddle.fluid as fluid
data = fluid.layers.data(name="data",
                     shape=(3, 17, 13),
                     dtype="float32")
normed = fluid.layers.l2_normalize(x=data, axis=1)

PaddlePaddle

paddle.fluid / layers / l2_normalize

l2_normalize¶

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l2_normalize¶