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…
距离函数(Distance functions) 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) $$ \left | x \right |{p}:=\left ( \sum{i=1}^{N}\left | x_{i}^{p} \right | \right )^{1/p} $$...
torch.nn.functional.dropout(input, p=0.5, training=False, inplace=False)#Dropout torch.nn.functional.pairwise_distance(x1, x2, p=2, eps=1e-06)#距离函数F.pairwise_distance(torch.randn(20,24), torch.randn(20,24)) torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_avera...
1)torch.nn.Cosine相似度它将返回x1和x2之间的余弦相似度(沿dim计算)。 2)torch.nn.PairwiseDistance它使用p范数计算向量v1, v2之间的成批成对距离: 14.Loss function 1)torch.nn.L1Loss它用于衡量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差的标准。未减少的损失可描述为:l(x, y)= L = {l1, …, ln...
距离函数(Distance functions) 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。
distance == 'l2': dist_a = F.pairwise_distance(base_x, base_y, 2).view(-1) dist_b = F.pairwise_distance(base_y, base_z, 2).view(-1) else: assert False, "Wrong args.distance" print('fc7 norms:', base_x.norm().item(), base_y.norm().item(), base_z.norm().item()...
详细可见 PairwiseDistancetorch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-08)source计算向量v1、v2之间的距离 $$similarity = \frac{x_1 x x_2}{\max(\lVert v_1 \rVert_2 x \max(\lVert v_2 \rVert_2,\epsilon)}$$参数:...
• class torch.nn.PairwiseDistance(p=2, eps=1e-06) # 张量之间的距离 1. 2. 3. 2、网络结构组成方式 网络结构的类型是torch.nn.Module()容器, 在容器添加以上①②③... forward中out 可以= 一个nn.Module子类。 class ConvNet(nn.Module): def...
--这里,孪生网络要求两个子网络共享参数,所以要分享权重和梯度变化 model=nn.Sequential() model:add(nn.SplitTable(1)) model:add(parallel_model) model:add(nn.PairwiseDistance(2))--L2距离 --print(model) 构造的模型如下: 1486455042581.jpg