torch.nn.functional.pdist

torch.nn.functional.pdist(input, p=2) → Tensor [исходный код]

Вычисляет расстояние p-нормы между каждой парой векторов-строк во входных данных. Оно совпадает с верхней треугольной частью torch.norm(input[:, None] - input, dim=2, p=p), исключая диагональ. Эта функция работает быстрее, если строки расположены непрерывно.

Если входные данные имеют форму $N \times M$, выходные данные будут иметь форму $\frac{1}{2} N (N - 1)$.

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

Параметры:

• input – входной тензор формы $N \times M$.
• p – значение p для вычисления расстояния p-нормы между каждой парой векторов $\in [0, \infty]$.