在TensorFlow中计算多维输入之间的成对欧几里德距离
可以使用以下步骤：
- 导入TensorFlow库：import tensorflow as tf
- 定义输入张量：
假设有两个多维输入张量
input1和input2，它们的形状分别为(batch_size, num_features)，其中batch_size表示批量大小，num_features表示每个输入的特征数量。 - 计算欧几里德距离：
使用
tf.reduce_sum()和tf.sqrt()函数计算欧几里德距离。首先，计算两个输入张量的差值的平方，然后对每个样本的特征进行求和，最后取平方根。代码示例如下：diff = tf.subtract(input1, input2) squared_diff = tf.square(diff) sum_squared_diff = tf.reduce_sum(squared_diff, axis=1) euclidean_distance = tf.sqrt(sum_squared_diff) - 运行计算图： 在TensorFlow中，需要创建一个会话（session）来运行计算图。代码示例如下：with tf.Session() as sess: distance = sess.run(euclidean_distance) print(distance)
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