mindspore.ops.cdist

mindspore.ops.cdist(x, y, p=2.0)[源代码]

计算两个Tensor每对列向量之间的p-norm距离。

参数：

  • x (Tensor) - 输入Tensor，shape为 \((B, P, M)\) ，B维度为0时该维度被忽略，shape为 \((P, M)\) 。在GPU上支持数据类型为[float32, float64]，在CPU上支持[float32]。

  • y (Tensor) - 输入Tensor，shape为 \((B, R, M)\) ，与 x 的数据类型一致。

  • p (float，可选) - 计算向量对p-norm距离的P值，P∈[0，∞]。默认值:2.0。

返回：

Tensor，p-范数距离，数据类型与 x 一致，shape为(B, P, R)。

异常：

  • TypeError - x 或 y 不是Tensor。

  • TypeError - x 或 y 的数据类型在GPU环境不是float32或者float64，在CPU环境不是float32。

  • TypeError - p 不是float32。

  • ValueError - p 是负数。

  • ValueError - x 与 y 维度不同。

  • ValueError - x 与 y 的维度既不是2，也不是3。

  • ValueError - 单批次训练下 x 和 y 的shape不一样。

  • ValueError - x 和 y 的列数不一样。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[[1.0, 1.0], [2.0, 2.0]]]).astype(np.float32))
>>> y = Tensor(np.array([[[3.0, 3.0], [3.0, 3.0]]]).astype(np.float32))
>>> output = ops.cdist(x, y, 2.0)
>>> print(output)
[[[2.8284273 2.8284273]
  [1.4142137 1.4142137]]]