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remove special treatment of one-dimensional input for normalize Op (#2507)

上级 4f492898
normalize
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.. py:function:: paddle.nn.functional.normalize(x, p=2, axis=1, epsilon=1e-12, name=None)
该接口使用 :math:`L_p` 范数沿维度 ``axis`` 对 ``x`` 进行归一化。计算公式如下:
.. math::
y = \frac{x}{ \max\left( \lvert \lvert x \rvert \rvert_p, epsilon\right) }
.. math::
\lvert \lvert x \rvert \rvert_p = \left(\sum_i {\lvert x_i\rvert^p} \right)^{1/p}
其中 :math:`\sum_i{\lvert x_i\rvert^p}` 沿维度 ``axis`` 进行计算。
参数
:::::::::
- **x** (Tensor) - 输入可以是N-D Tensor。数据类型为:float32、float64。
- **p** (float|int, 可选) - 范数公式中的指数值。默认值为2
- **axis** (int, 可选)- 要进行归一化的轴。如果 `axis < 0`,轴为 `x.ndim + axis`。-1表示最后一维。默认值为1
- **epsilon** (float,可选) - 添加到分母上的值以防止分母除0。默认值为1e-12
- **name** (str,可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
返回
:::::::::
``Tensor``, 输出的形状和数据类型和 ``x`` 相同。
抛出异常:
:::::::::
- ``TypeError`` - 当参数 ``p`` 或者 ``axis`` 的类型不符合要求时。或者当参数 ``x`` 的类型或数据类型不符合要求时。
代码示例
:::::::::
.. code-block:: python
import numpy as np
import paddle
import paddle.nn.functional as F
paddle.disable_static()
x = np.arange(6, dtype=np.float32).reshape(2,3)
x = paddle.to_variable(x)
y = F.normalize(x)
print(y.numpy())
# [[0. 0.4472136 0.8944272 ]
# [0.42426404 0.5656854 0.7071067 ]]
y = F.normalize(x, p=1.5)
print(y.numpy())
# [[0. 0.40862012 0.81724024]
# [0.35684016 0.4757869 0.5947336 ]]
y = F.normalize(x, axis=0)
print(y.numpy())
# [[0. 0.24253564 0.37139067]
# [1. 0.97014254 0.9284767 ]]
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