如何使用tensorflow计算两个张量之间的距离

你对如何计算两个张量之间的距离有什么建议吗？

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（我正在考虑“frobenius范数”和“余弦相似性”，你认为这两种方法好吗？）。你应该为你的问题添加更多的上下文，以便人们能够具体地回答。 计算张量

x

和

y

的一些“距离”的一种方法是：

tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(x - y), 1))

Frebenius范数通常用于一个向量/张量，但它类似于上面的代码-它求平方和，并对该和应用平方根

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余弦相似性传统上被用来衡量两个文本之间的相似性，因此我不推荐使用余弦相似性。

您自己已经尝试过并比较过任何规范了吗？我正在调查自动编码器的瓶颈，该编码器经过培训可以学习不同的简单对象。我想强制执行瓶颈的不同部分，以了解对象的不同特性。为了评估网络，我尝试比较瓶颈中不同对象的张量（张量的形状为8x8x2）。如何比较？可能计算两个张量之间的差值的范数，并期望不同对象的值较高，相似对象的值较低。目前我使用的是np.average（np.square（x-y）），它返回一个值，不确定是否合适。我将尝试您的方法