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cdist_cn.rst

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cdist

.. py:function:: paddle.cdist(x, y, p=2.0, compute_mode="use_mm_for_euclid_dist_if_necessary", name=None)

计算两组输入集合中每对之间的 p 范数距离。

当 p \in (0, \infty) 时，该函数等同于 scipy.spatial.distance.cdist(input,'minkowski', p=p) ； 当 p = 0 时，等同于 scipy.spatial.distance.cdist(input, 'hamming') * M ； 当 p = \infty 时，最接近的是 scipy.spatial.distance.cdist(xn, lambda x, y: np.abs(x - y).max()) 。

参数

  • x (Tensor) - 形状为 B \times P \times M 的 Tensor。

  • y (Tensor) - 形状为 B \times R \times M 的 Tensor。

  • p (float, 可选) - 计算每个向量对之间的 p 范数距离的值。默认值为 2.0。

  • compute_mode (str, 可选) - 选择计算模式。

    • use_mm_for_euclid_dist_if_necessary: 对于 p = 2.0 且 P > 25, R > 25 ，如果可能，将使用矩阵乘法计算欧氏距离。
    • use_mm_for_euclid_dist: 对于 p = 2.0 ，使用矩阵乘法计算欧几里得距离。
    • use_loop_for_euclid_dist: 不使用矩阵乘法计算欧几里得距离。

    默认值为 use_mm_for_euclid_dist_if_necessary。

  • name (str, 可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，dtype 与输入张量相同。 如果 x 的形状为 B \times P \times M，y 的形状为 B \times R \times M，则输出的形状为 B \times P \times R。

代码示例

COPY-FROM: paddle.cdist