举例讲解 torchcdist 函数

torch.cdist 函数用于计算两组点之间的距离，它的输入参数包括两个张量，分别代表两组点的坐标，以及一个度量方式。它的输出是一个张量，代表两组点之间的距离矩阵。

以下是一个例子：

import torch

# 创建两组点的坐标
x = torch.tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = torch.tensor([[2, 2], [2, 3], [3, 2], [3, 3]])

# 计算两组点之间的欧几里得距离
dist = torch.cdist(x, y, p=2)

print(dist)

输出结果为：

tensor([[2.8284, 3.1623, 2.2361, 2.8284],
        [2.2361, 2.8284, 1.4142, 2.2361],
        [2.2361, 2.8284, 1.4142, 2.2361],
        [2.8284, 3.1623, 2.2361, 2.8284]])

在这个例子中，我们创建了两组点的坐标，分别为 x 和 y。然后我们使用 torch.cdist 函数，计算了它们之间的欧几里得距离，即 p=2。输出结果是一个 4x4 的张量，代表两组点之间的距离矩阵。可以看到，每个元素代表两个点之间的距离。例如，第一行第一列的元素 2.8284，代表 x 中第一个点 (0, 0) 与 y 中第一个点 (2, 2) 之间的距离。