torch.nn.functional.normalize详解

torch.nn.functional.normalize

torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)

功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。

主要讲以下三种情况：

输入为一维Tensor

a = torch.Tensor([1,2,3])
torch.nn.functional.normalize(a, dim=0)
tensor([0.2673, 0.5345, 0.8018])

可以看到每一个数字都除以了这个Tensor的范数：

输入为二维Tensor

b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]])
torch.nn.functional.normalize(b, dim=0)
tensor([[0.2425, 0.3714, 0.4472],
        [0.9701, 0.9285, 0.8944]])

因为dim=0，所以是对列操作。以第一列为例，整体除以了第一列的范数：1 2 + 4 2 = 4.1231

b = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]])
torch.nn.functional.normalize(b, dim=1)
tensor([[0.2673, 0.5345, 0.8018],
        [0.4558, 0.5698, 0.6838]])

因为dim=1，所以是对行操作。以第一行为例，整体除以了第一行的范数：

输入为三维Tensor

b = torch.Tensor([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,2,3], [4,5,6]]])
torch.nn.functional.normalize(b, dim=2)
tensor([[[0.2673, 0.5345, 0.8018],
         [0.4558, 0.5698, 0.6838]],
        [[0.2673, 0.5345, 0.8018],
         [0.4558, 0.5698, 0.6838]]])

注意此时dim=2，所以是对第三个维度，也就是每一行操作。以第一行为例，除以了第一行的范数：

b = torch.Tensor([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,2,3], [4,5,6]]])
torch.nn.functional.normalize(b, dim=1)
tensor([[[0.2425, 0.3714, 0.4472],
         [0.9701, 0.9285, 0.8944]],
        [[0.2425, 0.3714, 0.4472],
         [0.9701, 0.9285, 0.8944]]])

注意此时dim=1，所以是对第二个维度操作。第二个维度是二维数组，所以此时相当于对二维数组的第0维操作。

以[[1,2,3], [4,5,6]]为例，此时要对它的列操作。第一列要除以这一列的范数：

b = torch.Tensor([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,2,3], [4,5,6]]])
torch.nn.functional.normalize(b, dim=0)
tensor([[[0.7071, 0.7071, 0.7071],
         [0.7071, 0.7071, 0.7071]],
        [[0.7071, 0.7071, 0.7071],
         [0.7071, 0.7071, 0.7071]]])