tf.norm error ValueError: 'ord' must be a supported vector norm, got fro答案

【问题标题】：tf.norm error ValueError: 'ord' must be a supported vector norm, got frotf.norm error ValueError: 'ord' must be a supported vector norm, got fro
【发布时间】：2017-11-16 21:27:44
【问题描述】：

我正在尝试计算张量的 Frobenius 范数

W = tf.Variable(tf.random_normal([3072,20],stddev=0.1))
temp = tf.matmul(tf.transpose(W),W)
fro_W = tf.norm(temp, ord ='fro')

这会产生以下错误：

ValueError: 'ord' 必须是一个受支持的向量范数，来自

我不明白为什么它将我的二维张量视为向量而不是矩阵。

我错过了什么吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python image-processing tensorflow neural-network norm

【解决方案1】：

来自documentation：

没有为向量定义 Frobenius 范数

还有，

如果轴是None（默认），输入被认为是一个向量

试试这个：

tf.norm(temp, ord='fro', axis=(0,1))

【讨论】：