快捷方式

PairwiseDistance

class torch.nn.PairwiseDistance(p=2.0, eps=1e-06, keepdim=False)[source]

计算输入向量之间或输入矩阵的列之间的成对距离。

距离使用 p-范数计算,并添加常数 eps 以避免如果 p 为负则出现除以零的情况,即

dist(x,y)=xy+ϵep,\mathrm{dist}\left(x, y\right) = \left\Vert x-y + \epsilon e \right\Vert_p,

其中 ee 是全1向量,p-范数定义如下。

xp=(i=1nxip)1/p.\Vert x \Vert _p = \left( \sum_{i=1}^n \vert x_i \vert ^ p \right) ^ {1/p}.
参数
  • p (实数, 可选) – 范数的阶数。可以为负数。默认值:2

  • eps (浮点数, 可选) – 用于避免除以零的小值。默认值:1e-6

  • keepdim (布尔值, 可选) – 决定是否保留向量维度。默认值:False

形状
  • 输入1: (N,D)(N, D)(D)(D),其中 N = 批次维度D = 向量维度

  • 输入2: (N,D)(N, D)(D)(D),与输入1形状相同

  • 输出:根据输入维度输出 (N)(N)()()。如果 keepdimTrue,则根据输入维度输出 (N,1)(N, 1)(1)(1)

示例:
>>> pdist = nn.PairwiseDistance(p=2)
>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> output = pdist(input1, input2)

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