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....
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:...
代码语言:txt 复制 pairwise_distances = torch.diagonal(distances) 这样,pairwise_distances将包含每个样本对的距离。 总结一下,以上是在PyTorch中高效计算批量成对距离的方法。使用torch.cdist函数可以有效地计算批量数据的欧氏距离,然后通过torch.diagonal函数获取每个样本对的距离。这种方法适用于各种需要计算批量样本之...
distance=F.pairwise_distance(rep_a,rep_b,p2) 1. 2. 其中rep_a和rep_b为[batch_size,hidden_dim]
对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 有关详细信息和输出形状,请参见Conv1d。 参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) -weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW) -bias– 可选偏置的形状 (out_channels) -stride– 卷积核的步长,默认为1 ...
euclidean_distance = F.pairwise_distance(output1, output2) imshow(torchvision.utils.make_grid(concatenated),'Dissimilarity: {:.2f}'.format(euclidean_distance.item())) 2.6 小结: 孪生网络的本质、Loss和应用场景 如何使用torchvision.datasets.ImageFolder来自定义dataset ...
2、Distance：包括计算 pairwise distance 或输入 embedding 之间相似性的各种类别 3、Reducer：从几个损失值变为单个损失值 4、Regularizer：对权重和嵌入向量进行正则化 5、Miner：PML 提供两种类型的挖掘函数:子集批处理 miner 及 tuple miner from pytorch_metric_learning import miners, lossesminer = miners....
torch.nn.functional.pairwise_distance(x1, x2, p=2, eps=1e-06) 计算向量v1、v2之间的距离 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。 例子: >>> input1 = autograd.Variable(torch.randn(100, 128)) ...
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() ...
2、Distance:包括计算 pairwise distance 或输入 embedding 之间相似性的各种类别 3、Reducer:从几个损失值变为单个损失值 4、Regularizer:对权重和嵌入向量进行正则化 5、Miner:PML 提供两种类型的挖掘函数:子集批处理 miner 及 tuple miner from pytorch_metric_learning import miners, losses ...