jax.numpy.linalg.matrix_norm

jax.numpy.linalg.matrix_norm(x, /, *, keepdims=False, ord='fro')

计算矩阵或矩阵堆的范数。

JAX 实现的 numpy.linalg.matrix_norm()

参数:

• x (ArrayLike) – 形状为 (..., M, N) 的数组，用于计算范数。

• keepdims (bool) – 如果为 True，则在输出中保留缩减的维度。

• ord (str | int) – 指定范数类型的字符串或整数；默认为 Frobenius 范数。有关可用选项的详细信息，请参阅 numpy.linalg.norm()。

返回:

包含 x 的范数的数组。如果 keepdims 为 False，则形状为 x.shape[:-2]；如果 keepdims 为 True，则形状为 (..., 1, 1)。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.linalg.vector_norm()：向量或向量堆的范数。

• jax.numpy.linalg.norm()：更通用的矩阵或向量范数。

示例

>>> x = jnp.array([[1, 2, 3],
...                [4, 5, 6],
...                [7, 8, 9]])
>>> jnp.linalg.matrix_norm(x)
Array(16.881943, dtype=float32)