pytorch--x.norm()

x.norm(input,p, dim,out, keepdim=True)
求指定维度上的范数，默认2范数

• input:输入张量
• p: 范数计算中的幂指数值
• dim: 缩减的维度，dim=0是对0维度上的一个向量求范数，返回结果数量等于其列的个数，也就是说有多少个0维度的向量，将得到多少个范数。dim=1同理。
• out: 结果张量
• keepdim:保持输出的维度当keepdim=False时，输出比输入少一个维度（就是指定的dim求范数的维度）。而 keepdim=True时，输出与输入维度相同，仅仅是输出在求范数的维度上元素个数变为1。这也是为什么有时我们把参数中的dim称为缩减的维度，因为norm运算之后，此维度或者消失或者元素个数变为1。