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mindspore.ops.cond
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.. py:function:: mindspore.ops.cond(A, p=None)
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返回给定Tensor的矩阵范数或向量范数。
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`p` 为norm的计算模式。支持下列norm模式。
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`p` 矩阵范数 向量范数
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``None`` (默认值) `2`-norm (参考最下方公式) `2`-norm (参考最下方公式)
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``'fro'`` Frobenius norm 不支持
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``'nuc'`` nuclear norm 不支持
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``inf`` :math:`max(sum(abs(x), dim=1))` :math:`max(abs(x))`
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``-inf`` :math:`min(sum(abs(x), dim=1))` :math:`min(abs(x))`
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``0`` 不支持 :math:`sum(x != 0)`
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``1`` :math:`max(sum(abs(x), dim=0))` 参考最下方公式
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``-1`` :math:`min(sum(abs(x), dim=0))` 参考最下方公式
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``2`` 最大奇异值 参考最下方公式
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``-2`` 最小奇异值 参考最下方公式
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其余int或float值 不支持 :math:`sum(abs(x)^{p})^{(1 / p)}`
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.. note::
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当前暂不支持复数。
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参数：
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- **A** (Tensor) - 是零个或多个batch维。
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- **p** (Union[int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc'], 可选) - norm的模式，参考上表，默认 ``None`` 。
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返回：
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Tensor
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