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### 使用PyTorch在Windows上实现Earth Mover's Distance (EMD)

为了在Windows平台上使用PyTorch实现地球移动者距离(EMD)，可以依赖于已经优化过的开源库来简化这一过程。这些库不仅提供了高效的接口，还通过CUDA加速提高了性能[^2]。

#### 安装必要的环境

首先，确保安装了Python以及pip包管理器。接着，可以通过命令行工具（如Anaconda Prompt或PowerShell）执行如下操作：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

上述命令假设读者希望安装带有CUDA支持的版本；如果不需要GPU加速，则可省略`--extra-index-url`部分并移除`cu113`标记以获取CPU-only版本。

对于特定于EMD计算的支持，建议采用专门为此目的设计的扩展模块。例如，存在一个针对点云数据集间EMD度量而构建的高效工具——该工具同样适用于其他类型的离散分布比较场景，并且特别强调了其对CUDA优化所带来的显著提速效果。

#### 下载并配置EMD库

找到合适的GitHub仓库地址后，克隆项目至本地文件夹内：

git clone https://github.com/WangYueFt/dgcnn.git
cd dgcnn/pytorch/

按照官方文档指示完成后续设置步骤，通常涉及编译C++源码片段以便能够无缝集成到现有的PyTorch工作流当中。注意遵循作者给出的具体指南来进行这一步骤，因为不同项目的具体需求可能会有所差异。

#### 编写测试脚本

创建一个新的`.py`文件作为入口程序，编写简单的代码样例验证功能是否正常运作。下面展示了一个基本框架供参考：

import torch
from emd_module import EMDFunction, emd_cuda  # 假设已成功导入所需组件


def main():
    batch_size = 8
    num_points_1 = 1024
    num_points_2 = 512
    
    points_set_1 = torch.rand((batch_size, num_points_1, 3), dtype=torch.float).cuda()
    points_set_2 = torch.rand((batch_size, num_points_2, 3), dtype=torch.float).cuda()

    dists_forward, _ = EMDFunction.apply(points_set_1, points_set_2)
    
    print("Forward distances:", dists_forward)


if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码初始化了两组随机三维坐标表示的对象集合，并调用了预定义好的函数来求解两者间的最小运输成本矩阵。最终输出的结果即代表了所关心的距离指标值。