ユークリッド距離Tensorflowで、変換行列

Question

私は比較のためにテンソルフローでユークリッド距離を計算する必要があるknn分類プロジェクトを持っています。

tensorflowせず、元のコードは次のようである：

def euclidean_distance(self,x1, x2): 
 
     distance = 0.0 
 
     for i in range(len(x1)): 
 
      distance += pow(x1[i] - x2[i], 2) 
 
     print(distance) 
 
     return math.sqrt(distance)

とtensorflowとは次のようである：

distance = 0.0 
 
     for i in range(len(x1)): 
 
      distance = tf.negative(tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(x1, x2))))) 
 
     return distance

これは正しいですか？そのコード距離はテンソルになり、そのテンソルを正規の行列に変換するメソッドが必要です。

ご協力いただきありがとうございます。あなたは

session=tf.Session() 
nd_distance=session.run(distance) 

あなたは

...... 
...... 
    distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(x1, x2)))) 
    nd_distance=session.run(distance) 
    print (nd_distance) 
    return nd_distance 

にコードを変更する必要があり、私は必要性を見ないブローのようなグラフを実行する必要がND配列（行列）を得るために

Answer 1

tf.negative機能とfor loop