torch.nn.functional.pairwise_distance(x1, x2, p=2, eps=1e-06)计算向量v1、v2之间的距离(成次或者成对,意思是可以计算多个,可以参看后面的参数) 参数:x1:第一个输入的张量x2:第二个输入的张量p:矩阵范数的…
我率十万人便可横行天下 计算特征图之间的像素级欧氏距离 [torch.pairwise_distance():计算特征图之间的像素级欧氏距离 - 百度文库](torch.pairwise_distance():计算特征图之间的像素级欧氏距离 - 百度文库) 发布于 2022-04-19 11:21 内容所属专栏
在本例中,我们将创建两个具有相同大小的随机向量。 # 创建随机向量vector1=torch.randn(5)vector2=torch.randn(5) 1. 2. 3. 3. 定义模型 在这一步中,我们需要定义一个模型来计算两个向量之间的距离。在pytorch中,我们可以使用torch.nn.functional中的pairwise_distance函数来实现。 # 定义模型distance=F.pai...
pairwise_distance(positive, negative, self.p, self.eps) d_n = torch.min(d_n, d_s) dist = torch.log(1 + torch.exp(d_p - d_n)) loss = torch.mean(dist) return loss Example #8Source File: test_inference.py From pyprob with BSD 2-Clause "Simplified" License 6 votes def ...
importtorchimporttorch.nnasnn# 定义两个向量x=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])y=torch.tensor([4.0,5.0,6.0])# 创建PairwiseDistance对象pdist=nn.PairwiseDistance(p=2)# 计算欧氏距离distance=pdist(x.unsqueeze(0),y.unsqueeze(0))print("x和y之间的欧氏距离:",distance.item()) ...
用法: class torch.nn.PairwiseDistance(p=2.0, eps=1e-06, keepdim=False)参数: p(真实的) -规范度。默认值:2 eps(float,可选的) -小值以避免被零除。默认值:1e-6 keepdim(bool,可选的) -确定是否保留向量维度。默认值:假使用p-norm 计算向量 、 之间的成对距离:形状: ...
test_batch = torch.randn(b,c,h,w) d = torch.cdist(train_batch,test_batch) 您可以将test_batch和train_batch视为for循环for test_batch in train: for train_batch in test:...中的张量,预期的输出将具有形状(b,)。 在将数据提供给内置的PyTorch操作员之前,通常需要对数据进行重塑。正如你所说的tor...
self.diff=torch.Tensor() self.norm=por2--Default using Euclidean distance end functionPairwiseDistance:updateOutput(input) self.output:resize(1) ifinput[1]:dim()==1then self.output:resize(1) self.output[1]=input[1]:dist(input[2],self.norm) ...
norm = lambda x: torch.sum(x * x, 1) return norm(x.unsqueeze(2) - y.t()) Example 4Source File: utils.py From agents with Apache License 2.0 6 votes def compute_pairwise_distances(input_vecs): """Compute the pairwise distances matrix. Given input embedding vectors, this utility ...
[ECCV 2024] The Official Code for "Pairwise Distance Distillation for Unsupervised Real-World Image Super-Resolution" - Yuehan717/PDD