Python – tensorflow.math.l2_normalize()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

l2_normalize() se usa para normalizar un tensor a lo largo del eje usando la norma L2.

Sintaxis: tensorflow.math.l2_normalize( x, eje, épsilon, nombre)

Parámetros:

• x: Es el tensor de entrada.
• eje: Define la dimensión a lo largo de la cual se normalizará el tensor.
• epsilon: Define el valor límite inferior para la norma. El valor predeterminado es 1e-12. Utiliza sqrt(epsilon) como divisor si norm<sqrt(divisor).
• nombre: un parámetro opcional que define el nombre de la operación.

Devoluciones:

Devuelve un tensor de la misma forma que x.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
 
# Calculating the result
res = tf.math.l2_normalize(a)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 7.  8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([0.34869484 0.39850839 0.64757613 0.54794903], shape=(4, ), dtype=float64)

Ejemplo 2: Este ejemplo usa tensor 2-D.

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[7, 8], [13, 11]], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
 
# Calculating the result
res = tf.math.l2_normalize(x = a, axis = 1)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor(
[[ 7.  8.]
 [13. 11.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[[0.65850461 0.75257669]
 [0.76338629 0.64594224]], shape=(2, 2), dtype=float64)