ReduceL1¶
ReduceL1 - 18¶
版本¶
域:
main自版本:
18函数:
True支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符自版本18起可用。
摘要¶
沿提供的轴计算输入张量元素的L1范数。如果keepdims等于1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果keepdims等于0，则结果张量将删除已缩减的维度。秩为零的输入张量有效。对空值的集合进行缩减将产生0。
上述行为类似于numpy，但不同的是numpy将keepdims的默认值设置为False而不是True。
函数体¶
此运算符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
ReduceL1 <noop_with_empty_axes,keepdims>(data, axes) => (reduced)
{
data_abs = Abs (data)
reduced = ReduceSum <keepdims: int = @keepdims> (data_abs, axes)
}
属性¶
keepdims - INT（默认为
'1'）是否保留缩减的维度，默认为1表示保留缩减的维度。
noop_with_empty_axes - INT（默认为
'0'）如果“axes”为空则定义行为。当“false”时，默认行为是缩减所有轴。当axes为空且此属性设置为true时，不会缩减输入张量，输出张量将等同于输入张量。
输入¶
1到2个输入。
data（异构） - T
输入张量。
axes（可选，异构） - tensor(int64)
可选的整数输入列表，沿着该列表进行缩减。如果“noop_with_empty_axes”为false，则默认情况下会缩减输入张量的所有维度，否则当“noop_with_empty_axes”为true时，则充当Identity运算。接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T in (
tensor(bfloat16),tensor(double),tensor(float),tensor(float16),tensor(int32),tensor(int64),tensor(uint32),tensor(uint64))将输入和输出类型约束为数值张量。
ReduceL1 - 13¶
版本¶
域:
main自版本:
13函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符自版本13起可用。
摘要¶
沿提供的轴计算输入张量元素的L1范数。如果keepdims等于1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果keepdims等于0，则结果张量将删除已缩减的维度。秩为零的输入张量有效。对空值的集合进行缩减将产生0。
上述行为类似于numpy，但不同的是numpy将keepdims的默认值设置为False而不是True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿着该列表进行缩减。默认情况下会缩减输入张量的所有维度。接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。
keepdims - INT（默认为
'1'）是否保留缩减的维度，默认为1表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T in (
tensor(bfloat16),tensor(double),tensor(float),tensor(float16),tensor(int32),tensor(int64),tensor(uint32),tensor(uint64))将输入和输出类型约束为数值张量。
ReduceL1 - 11¶
版本¶
域:
main自版本:
11函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的运算符自版本11起可用。
摘要¶
沿提供的轴计算输入张量元素的L1范数。如果keepdims等于1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果keepdims等于0，则结果张量将删除已缩减的维度。
上述行为类似于numpy，但不同的是numpy将keepdims的默认值设置为False而不是True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿着该列表进行缩减。默认情况下会缩减输入张量的所有维度。接受的范围是[-r, r-1]，其中r = rank(data)。
keepdims - INT（默认为
'1'）是否保留缩减的维度，默认为1表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T in (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16),tensor(int32),tensor(int64),tensor(uint32),tensor(uint64))将输入和输出类型约束为高精度数值张量。
ReduceL1 - 1¶
版本¶
域:
mainsince_version:
1函数:
False支持级别:
SupportType.COMMON形状推断:
True
此版本的算子自版本 1起可用。
摘要¶
计算输入张量沿提供的轴的元素的 L1 范数。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将删除已缩减的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生 0。
上述行为类似于numpy，但不同的是numpy将keepdims的默认值设置为False而不是True。
属性¶
axes - INTS :
整数列表，沿其进行归约。默认情况下，对输入张量的所有维度进行归约。
keepdims - INT（默认为
'1'）是否保留缩减的维度，默认为1表示保留缩减的维度。
输入¶
data（异构） - T
输入张量。
输出¶
reduced（异构） - T
缩减后的输出张量。
类型约束¶
T in (
tensor(double),tensor(float),tensor(float16),tensor(int32),tensor(int64),tensor(uint32),tensor(uint64))将输入和输出类型约束为高精度数值张量。