注：可直接跳至后面查看代码和解释
起因：
今天把一个训练好的人脸识别模型 放到 比特大陆的盒子上进行部署，因为比特大陆盒子上使用的npu，在模型转换的时候报错不支持的op renorm
（转换模型的方法在前面的文章有，摘同事的代码，好像需要配置环境，回头让他帮忙写下）
renorm
然后就搜了下renorm的意思
官网的解释如上。
我的代码长这样：
既然转换时不支持此op，所以就把最后的renorm代码去掉了，直接返回 self.seq（x）
然后把renorm当作结果的后处理进行处理。
renorm 解释
import torch
feat = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
feat = feat.renorm(2, 0, 1e-5).mul(1e5)
print(feat)
这里renorm（2，0，1e-5）中参数解释如下
2： L2 范式
可能有的朋友不知道L2范数是什么，这里贴个Lp范数的公式
则L2 范数可以写成
0：官方解释是需要切片得到子张量的维数。根据我的测试，在这里表示按行计算L2范数
1e-5 ：表示maxnorm的值，表示高于此值的需要除以刚刚算出来的L2范数，再乘以该值
举个例子：
import torch
a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 官方公式计算结果
print(a.renorm(2,0,1e-5).mul(1e5),'\n')
# 按行求L2范数
a_l2 = torch.sum(a*a,dim=1)**0.5
print(a_l2,'\n')
# 把范数大于 1e-5 的
for i in range(len(a_l2)):
if a_l2[i]>1e-5:
a[i] = a[i]/a_l2[i]/1e-5*1e5
# 这里是按照公式自己计算的结果
print(a)
结果如下：
可以看出除了保留位数有区别，基本是一致的。
最后我这里不用torch就是想绕过torch，这里给一个numpy重写的代码
numpy 实现
import numpy as np
max_num_val = 1e-5
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b_l2 = np.linalg.norm(b,axis=1)
#b_l2 = b_l2.reshape(3,1)
# 这里调整 numpy 对应除法，需要给l2范数增加一个维度，或者使用转置矩阵（注释掉的代码）
b_l2 = np.expand_dims(b_l2, 1)
print(b_l2,'\n')
b_l2[b_l2<=max_num_val] = 1
#res = (b.T/b_l2).T
res = b/b_l2
print(res)
