矩阵进阶 - 范数

作为快餐教程，我们尽可能多上代码，多介绍工具，少讲原理和公式。但是我也深知这样是无法讲清楚的，毕竟问题的复杂度摆在这里呢。与大家一起在Tensorflow探索一圈之后，我一定要写一个数学基础比较扎实的进一步教程。

范数（norm）初识

一般大学本科的《线性代数》教材中是不讲范数、广义逆这些知识的，需要学习《矩阵论》课程。但是很不幸，深度学习中会频繁用到。所以我们还是要有个基础的概念的。

不管是一个向量，还是一个矩阵，我们在机器学习中都经常需要有一个对于它们大小的度量。
对于向量的度量，我们的第一印象就用向量的长度就是了么。换成更有文化一点的名词就是欧基里得距离。这么高大上的距离，其实就是所有的值的平方的和的平方根。
我们可以用ord='euclidean'的参数来调用tf.norm来求欧基里得范数。
例：

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