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python - 如何从张量流中的向量构造成对差异的平方？

问题描述

我在TensorFlow中有一个N维的一维向量，

如何构造成对平方差的总和？

例子

输入向量
[1,2,3]
输出 6
计算为

(1-2)^2+(1-3)^2+(2-3)^2.

如果我将输入作为 N 维向量 l，则输出应该是 sigma_{i,j}((l_i-l_j)^2)。

添加的问题：如果我有一个二维矩阵并且想对矩阵的每一行执行相同的过程，然后对所有行的结果进行平均，我该怎么做？非常感谢！

标签： pythontensorflowvectorizationtensorpairwise

解决方案

对于成对差异，减去input和转置input并只取上三角部分，如：

pair_diff = tf.matrix_band_part(a[...,None] - 
                      tf.transpose(a[...,None]), 0, -1)

然后，您可以对差异进行平方和求和。

代码：

a = tf.constant([1,2,3])
pair_diff = tf.matrix_band_part(a[...,None] - 
                      tf.transpose(a[...,None]), 0, -1)
output = tf.reduce_sum(tf.square(pair_diff))

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(output))
  # 6

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