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: 输入1: 或 其中N = batch d
以下是完整的代码示例: importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 创建随机向量vector1=torch.randn(5)vector2=torch.randn(5)# 定义模型distance=F.pairwise_distance(vector1,vector2)# 计算距离distance=distance.item()# 打印结果print("Pairwise Distance: ",distance) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
这个欧氏距离实现起来也很方便,不过用Pytorch有很多种实现方式,顺便帮大家捋清楚torch.PairwiseDistance、torch.linalg.vector_norm、torch.cdist的异同 2.1 torch.PairwiseDistance 设x = a − b 那么这个pairwise distance输出的结果就是 x 的范数: 说人话就是x里面元素各 p次方加和再开 p次方,所以算欧式距离...
def pairwise_distance_broadcast(X, Y=None): """ 使用广播机制计算两两欧几里得距离。 参数: X: 第一个张量,形状为 (m, d),表示 m 个 d 维向量。 Y: 第二个张量(可选),形状为 (n, d)。如果为 None,则计算 X 内部的两两距离。 返回: 距离矩阵,形状为 (m, n)。 """ if Y is None: ...
注意:pairwise_distance函数期望输入是两个批次的向量,因此我们需要使用unsqueeze方法将单个向量扩展为批次形式。 输出计算结果: 最后,我们输出计算得到的距离值。 通过以上步骤,我们可以方便地在PyTorch中计算两个向量之间的距离。如果需要计算其他类型的距离(如余弦相似度),可以参考PyTorch的官方文档,了解相应函数的使用方...
pairwise_distance 根据Pytorch的文档,它其实在计算的时候调用了abs绝对值,来避免最后负数出现,从而保证运算的合理性 Norm文档 KLDivLoss 该损失函数是计算KL散度(即相对熵),它可以用于衡量两个分布的差异 KL散度基本定义 当p和q分布越接近,则趋近于1,经过log运算后,loss...
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 - 矩阵范数的维度。默认值是2,即二范数。
欧氏距离:欧氏距离是通过计算两个向量之间的距离来衡量它们之间的相似度。欧氏距离的取值范围在[0, +∞)之间,值越接近0表示两个向量越相似,值越大表示两个向量越不相似。可以使用torch.nn.functional中的pairwise_distance函数来计算欧氏距离。 根据具体的应用场景和需求,选择合适的相似度度量方法。以下是一个示...
dist2 = F.pairwise_distance(c, d, p=2)#pytorch求欧氏距离 time_end=time.time() print(time_end-time_start) 1|0计算tensor在cuda上的计算速度 time_start=time.time() dist2 = F.pairwise_distance(e, f, p=2) time_end=time.time() ...
input:输入的张量形状(minibatch xin_channels x iT x iH x iW) weight – 过滤器的形状 (in_channels x out_channels/groups x kT x kH x kW) bias – 可选偏置的形状(out_channels)默认值:None stride – 卷积内核的步长,也可以是一个数字或者元组(sT,sH,sW),默认为1padding – 在输入的两端上的...