Функция dist
Функция dist вычисляет расстояние между двумя тензорами
input и other с использованием заданной нормы.
Первым параметром передаётся исходный тензор, вторым - тензор,
до которого вычисляется расстояние. Третий параметр p
определяет порядок нормы (по умолчанию p=2 - евклидово расстояние).
Возвращает скалярное значение типа float.
Синтаксис
torch.dist(input, other, p=2)
Параметры
- <
input> - первый тензор. - <
other> - второй тензор. - <
p> - порядок нормы (по умолчанию2).
Пример
Давайте вычислим евклидово расстояние между двумя одномерными тензорами:
import torch
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
res = torch.dist(t1, t2)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor(5.1962)
Пример
Вычислим манхэттенское расстояние (норма L1) между двумерными тензорами:
import torch
t1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
t2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
res = torch.dist(t1, t2, p=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor(16.)
Пример
Вычислим расстояние Чебышёва (норма L∞) между тензорами:
import torch
t1 = torch.tensor([10, 20, 30])
t2 = torch.tensor([15, 25, 35])
res = torch.dist(t1, t2, p=float('inf'))
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor(5.)
