def pairwise_distance(query_features, gallery_features, query=None, gallery=None): x = torch.cat([query_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in query], 0) y = torch.cat([gallery_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in gallery], 0) m, n = x.size(0), y.size(0) x = x.view(m, -1) y = y.view(n, -1) dist = torch.pow(x, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(m, n) + \ torch.pow(y, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(n, m).t() dist.addmm_(1, -2, x, y.t()) return dist请详细解释一下这段代码

这段代码是一个计算两个特征矩阵之间欧氏距离的函数。其中，query_features和gallery_features分别是查询特征矩阵和库特征矩阵，query和gallery是查询和库的元数据。具体实现过程如下：

首先，将query_features和gallery_features中的特征向量按照query和gallery中的元数据进行拼接，得到两个矩阵x和y。

然后，计算x和y中每个向量的平方和，并将其扩展为一个m×n的矩阵和一个n×m的矩阵。这两个矩阵分别表示x和y中每个向量的平方和。

接着，计算x和y之间的点积，并将其乘以-2，得到一个m×n的矩阵。这个矩阵表示x和y之间的点积的负值。

最后，将前面三个矩阵相加，得到一个m×n的矩阵，即为两个特征矩阵之间的欧氏距离矩阵。

相关问题

请解释一下 def forward(self, input_text, positive_text, negative_text): distance_positive = F.pairwise_distance(input_text, positive_text) distance_negative = F.pairwise_distance(input_text, negative_text) loss = torch.mean((distance_positive - distance_negative + self.margin).clamp(min=0)) return loss

这段代码实现了一个三元组损失函数，在训练过程中用于学习如何将输入文本与正样本文本更接近，而与负样本文本更远离。其中，输入文本、正样本文本和负样本文本都被表示为向量形式，且经过了相同的文本编码器得到。

具体来说，这段代码的功能如下：

1. 通过调用 PyTorch 中的 F.pairwise_distance 函数计算输入文本与正样本文本、输入文本与负样本文本之间的欧氏距离，得到 distance_positive 和 distance_negative。

2. 根据三元组损失函数的公式，计算损失值 loss。公式为：

loss = max(distance_positive - distance_negative + margin, 0)

其中，margin 是一个预先设定的常数，用于控制输入文本与正样本文本之间的距离与输入文本与负样本文本之间的距离之间的差异。如果两者之间的差异小于 margin，则损失值为 0；否则，损失值为两者之间的差异。

3. 最后，将损失值返回。在训练过程中，该损失函数会被作为模型的目标函数，通过反向传播来更新模型的参数，以使模型能够更好地区分输入文本和正负样本文本之间的差异。

for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum()

这段代码是evaluate函数中的一部分，用于计算每个素描与所有正样本之间的排序值。

代码首先遍历所有的素描特征和对应的素描名称。对于每个素描，代码提取素描路径中的文件名作为查询名称。

然后，代码初始化一个变量position_query为-1，用于存储与查询名称匹配的正样本的索引。

接下来，代码遍历图像名称列表中的每个图像名称。对于每个图像名称，代码提取图像路径中的文件名，并检查查询名称是否包含在图像文件名中。如果查询名称在图像文件名中，则将position_query赋值为当前索引，并跳出循环。

如果position_query不等于-1，则说明找到了与查询名称匹配的正样本。代码将素描特征调整为一个形状为(1, -1)的张量，并使用F.pairwise_distance计算素描特征与所有正样本特征之间的距离。同时，代码使用F.pairwise_distance计算素描特征与对应正样本特征之间的距离。

最后，代码计算每个素描与所有正样本之间距离小于等于目标距离的数量，并将该数量存储在rank列表中的相应位置。

请注意，这只是代码的一个简单解释，具体实现可能还涉及其他细节。