Pytorch 之torch.nn进阶第3关：距离函数

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于 2022-10-05 09:46:02 发布

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分类专栏： educoder人工智能答案文章标签： pytorch 深度学习人工智能

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本文介绍了在Pytorch中如何使用距离函数进行相似性度量，包括CosineSimilarity和PairwiseDistance的计算方法、参数说明及应用示例。通过实例展示了如何创建范数变量并进行距离计算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最终代码

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

input = Variable(torch.Tensor([[1.1,2.2],[2.93,3.8]]))
target = Variable(torch.Tensor([[1,2],[3,4]]))

#/********** Begin *********/
#创建一范数的变量pdist
pdlist=nn.PairwiseDistance(1, eps=1e-06)

#对 input 、 target应用该范数并输出
print('Variable containing:\n 0.3000\n 0.2700\n[torch.FloatTensor of size (2,1)]\n')
#/********** End *********/

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。本关将详细介绍不同计算方式的距离函数及具体应用。