TensorFlow：如何计算两个张量之间的欧几里得距离？答案

【问题标题】：TensorFlow：How to calculate the Euclidean distance between two tensor?TensorFlow：如何计算两个张量之间的欧几里得距离？
【发布时间】：2019-06-06 10:48:06
【问题描述】：

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如何从 A 和 B 到 C？ A 和 B 是张量，属于网络的输出。现在我需要从两个网络的输出运算中得到C，然后用C来计算损失函数。

关键问题是后期通过损失函数优化A和B，所以必须以计算图的形式完成。 TensorFlow计算张量的公式好像不能解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensor

【解决方案1】：

import tensorflow as tf

#Create The Tensors
pt_a = tf.constant([5., 10.,11.])
pt_b = tf.constant([8., 3.,12.])

#Print Euclidean Distance
print("Euclidean Distance:",tf.norm(pt_a-pt_b,ord='euclidean'))

【讨论】：

嗨，欢迎来到 SO。考虑添加对您的代码如何回答问题/问题的解释。对于刚接触该语言或主题的人来说，纯代码答案通常不太有用。

【解决方案2】：

使用tf.norm:

C = tf.norm(B - A, axis=-1)

【讨论】：