利用python深度学习包中的最小距离法函数修改上面代码

好的，根据您的要求，我会使用Python深度学习包中的最小距离法函数来修改代码。

首先，我们需要导入深度学习包和其他必要的库：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

然后，我们需要修改`find_similar_vectors`函数，以使用最小距离法函数来查找相似的向量。下面是修改后的代码：

def find_similar_vectors(vecs, vec, n=5):
    """
    Find n most similar vectors to given vector from a list of vectors.
    """
    # Convert vectors to numpy array
    vecs = np.array(vecs)
    vec = np.array(vec)

    # Calculate distances between vectors
    nn = NearestNeighbors(n_neighbors=n, algorithm='ball_tree')
    nn.fit(vecs)
    distances, indices = nn.kneighbors([vec])

    # Return most similar vectors
    return vecs[indices[0]]

在这个修改后的函数中，我们首先将向量转换为NumPy数组，然后使用`NearestNeighbors`类来计算向量之间的距离，并返回最相似的向量。

这样，我们就成功地使用Python深度学习包中的最小距离法函数来修改了代码。