深度学习的欧氏距离

计算欧氏距离的步骤

1. 导入必要的库（例如NumPy）。
2. 定义一个函数 euclidean_distance，接受两个向量作为参数。
3. 使用NumPy计算两个向量的差值。
4. 计算差值的平方和。
5. 计算平方和的平方根，得到欧氏距离。
6. 返回欧氏距离。

伪代码

1. 导入NumPy库
2. 定义函数 euclidean_distance(vector1, vector2)
3. 计算向量差值 diff = vector1 - vector2
4. 计算差值的平方和 sum_of_squares = sum(diff ** 2)
5. 计算平方和的平方根 distance = sqrt(sum_of_squares)
6. 返回 distance

import numpy as np

def euclidean_distance(vector1, vector2):
    """
    计算两个向量之间的欧氏距离
    
    参数:
    vector1: 第一个向量 (numpy 数组)
    vector2: 第二个向量 (numpy 数组)
    
    返回:
    两个向量之间的欧氏距离
    """
    # 计算向量差值
    diff = vector1 - vector2
    # 计算差值的平方和
    sum_of_squares = np.sum(diff ** 2)
    # 计算平方和的平方根
    distance = np.sqrt(sum_of_squares)
    # 返回欧氏距离
    return distance

# 示例使用
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

# 计算两个向量之间的欧氏距离
distance = euclidean_distance(vector1, vector2)

# 打印结果
print("两个向量之间的欧氏距离：", distance)

这个代码定义了一个名为 euclidean_distance 的函数，它接受两个NumPy数组作为输入，并返回它们之间的欧氏距离。可以根据需要调整输入向量的值。

a. 运行这段 Python 代码来验证其功能。
b. 在深度学习模型中应用这个函数，例如计算嵌入向量之间的距离。