Machine learning KNN距离函数，一个用于循环

作为我评估的一部分，我正在为KNN分类器编写代码，其中一个用于循环，因此我假设将每个训练示例与所有测试示例结合起来，我得出以下结论：

for i in range(num_train):
    distance = (x_train[i].view(-1, 1) - x_test.view(-1, num_test))
    eucl_squ = distance**2
    sum = eucl_squ.sum(dim=0)
    dists[i] = sum

这是不正确的，正确的是：

for i in range(num_train):
    dists[i]=torch.sum((x_test - x_train[i])**2,dim=1).t()

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我不知道为什么我的答案不正确。

“它不正确，正确的答案是：“你是什么意思？我的意思是我写的第一个答案不正确，第二个答案是正确的，我不知道为什么。你怎么知道它不正确？因为这是测验的一部分，当我写答案时，它给了我一个错误。”