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。