torch.nn.utils.get_total_norm#
- torch.nn.utils.get_total_norm(tensors, norm_type=2.0, error_if_nonfinite=False, foreach=None)[原始碼]#
計算一個張量可迭代物件的範數。
範數是透過對單個張量的範數進行計算得到的，就好像將單個張量的範數拼接成一個單獨的向量一樣。
- 引數
tensors (Iterable[Tensor] or Tensor) – 一個張量可迭代物件或單個張量，將對其進行歸一化。
norm_type (float) – 使用的 p-範數的型別。可以是
'inf'表示無窮範數。error_if_nonfinite (bool) – 如果為 True，則在
tensors的總範數是nan、inf或-inf時丟擲錯誤。預設為False。foreach (bool) – 使用更快的基於 foreach 的實現。如果為
None，則對 CUDA 和 CPU 原生張量使用 foreach 實現，而對其他裝置型別則靜默回退到慢速實現。預設為None。
- 返回
張量的總範數（視為一個單獨的向量）。
- 返回型別
