💪torch.norm的理解💪

在深度学习框架PyTorch中，`torch.norm`是一个非常实用的函数，用来计算张量（Tensor）的范数（Norm）。简单来说，它衡量的是向量或矩阵的“大小”或者“长度”。🤔

例如，常见的L2范数就是计算向量中所有元素平方和再开方的结果，常用于损失函数或正则化操作。✨

如何使用呢？比如你有一个张量`x = torch.tensor([1., 2., 3.])`，那么`torch.norm(x)`会返回该向量的L2范数值——约等于3.74。🎯

此外，你还可以指定不同类型的范数，如`torch.norm(x, p=1)`表示计算L1范数（绝对值之和），结果为6。💡

`torch.norm`不仅适用于一维向量，还能处理多维张量，甚至可以沿特定维度计算范数。这使得它成为处理复杂数据结构的强大工具！🙌

掌握这个函数，能帮助你在模型训练中更好地优化参数，提升性能哦！🚀