torch.nn.functional.pdist

torch.nn.functional.pdist(input, p=2) → Tensor

Вычисляет расстояние p-нормы между каждой парой векторов строк на входе. Это идентично верхней треугольной части, исключая диагональ, torch.norm(input[:, None] - input, dim=2, p=p). Эта функция будет работать быстрее, если строки являются смежными.

Если вход имеет форму $N \times M$, то выход будет иметь форму $\frac{1}{2} N (N - 1)$.

Эта функция эквивалентна scipy.spatial.distance.pdist(input, 'minkowski', p=p) если $p \in (0, \infty)$. Когда $p = 0$ она эквивалентна scipy.spatial.distance.pdist(input, 'hamming') * M. Когда $p = \infty$, ближайшей функцией scipy является scipy.spatial.distance.pdist(xn, lambda x, y: np.abs(x - y).max()).

Параметры:

• input – тензор входных данных формы $N \times M$.
• p – значение p для расстояния p-нормы, которое нужно вычислить между каждой парой векторов $\in [0, \infty]$.