计算tensor旋转矩阵之间的欧几里得距离

我之前提供的代码有一个问题，正确的计算旋转矩阵之间的欧几里得距离应该是：

import torch

# 计算旋转矩阵之间的差值
R_diff = torch.matmul(R1.transpose(2, 1), R2) - torch.eye(3, device=R1.device, dtype=R1.dtype).unsqueeze(0)

# 计算差值的 Frobenius 范数
R_diff_norm = torch.norm(R_diff, dim=(1, 2))

# 返回平方后的 Frobenius 范数
return R_diff_norm ** 2

这段代码中，我们首先使用 `torch.matmul` 函数计算旋转矩阵之间的差值，这与你之前提供的代码是类似的。需要注意的是，在计算差值之前，我们使用 `transpose(2, 1)` 函数将 `R1` 张量的第二个和第三个维度交换，以便进行矩阵乘法。另外，我们还使用 `torch.eye` 函数生成了一个形状为 `(1, 3, 3)` 的单位矩阵，并将其广播到了与 `R_diff` 张量相同的形状。

然后，我们使用 `torch.norm` 函数计算 `R_diff` 的 Frobenius 范数，得到一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `R_diff_norm`，其中每个元素表示对应旋转矩阵之间的欧几里得距离。

接着，我们将 `R_diff_norm` 的每个元素都取平方，得到一个新的张量。

最后，我们返回这个平方后的张量，它是一个形状为 `(batch_size,)` 的张量，其中每个元素表示对应旋转矩阵之间的欧几里得距离的平方。