pytorch欧式距离相似度

计算欧式距离相似度可以使用PyTorch中的torch.nn.functional.pairwise_distance函数。该函数可以计算两个张量之间的欧式距离。

下面是一个示例代码：

import torch.nn.functional as F

# 定义两个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 计算欧式距离相似度
similarity = 1 / (1 + F.pairwise_distance(x.unsqueeze(0), y.unsqueeze(0)))

print(similarity)

输出结果为：

tensor([0.0250])

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pytorch欧式距离

在Pytorch中，可以使用多种方式来计算欧式距离。其中一种常用的方法是使用torch.PairwiseDistance函数。这个函数可以计算两个向量之间的欧氏距离。 另外，还可以使用torch.linalg.vector_norm函数来计算向量的范数，从而间接计算欧氏距离。 此外，还可以使用torch.cdist函数来计算两个集合中各个点之间的欧氏距离。 根据实验结果，torch.PairwiseDistance和torch.cdist计算出来的欧式距离值是相同的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch——余弦相似度、欧式距离(PairwiseDistance,vector_norm,cdist)](https://blog.csdn.net/djfjkj52/article/details/125446534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pytorch 欧式距离

欧式距离（Euclidean distance），也被称为欧几里得距离或欧几里得度量，是欧几里得空间中两点之间的直线距离。在PyTorch中，可以使用nn.PairwiseDistance函数来计算欧式距离。例如，给定两个形状相同的张量input1和input2，可以通过以下代码计算它们之间的欧式距离：

pdist = nn.PairwiseDistance(p=2)
output = pdist(input1, input2)
output.shape

请注意，两个输入的形状必须相同，因为需要对每一行进行距离计算。形状必须是[N,D]，不能是[D]，如果是[D]形状的张量，需要将其改为[1,D]，否则会报错。