根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算输入样本与数组[23, 56, 74, 12, 27]的欧氏距离并反向传播。 函数编写步骤： 将输入的numpy数组 x 转换为FloatTensor, 并设置requires_grad=True 创建 FloatTensor([23, 56, 74, 12, 27]) 计算输入样本与已知样本的欧氏距离，并反向传播，返回数组 x 的梯度 import torch def get_gradient(x): return x.grad

好的，根据你的要求，以下是计算输入样本与数组[23, 56, 74, 12, 27]的欧氏距离并反向传播的代码：

import torch

def get_gradient(x):
    # 将输入的numpy数组 x 转换为FloatTensor，并设置requires_grad=True
    x_tensor = torch.FloatTensor(x)
    x_tensor.requires_grad_(True)

    # 创建 FloatTensor([23, 56, 74, 12, 27])
    y_tensor = torch.FloatTensor([23, 56, 74, 12, 27])

    # 计算输入样本与已知样本的欧氏距离
    distance = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(x_tensor - y_tensor, 2)))

    # 反向传播
    distance.backward()

    # 返回数组 x 的梯度
    return x_tensor.grad.numpy()

以上代码中，首先将输入的numpy数组x转换为FloatTensor，并设置requires_grad=True，这样可以计算x的梯度。然后创建FloatTensor([23, 56, 74, 12, 27])，计算输入样本与已知样本的欧氏距离distance，并调用backward()方法反向传播，计算x的梯度。最后将x的梯度转换为numpy数组并返回。