搬土距离损失函数的代码 github

我没有办法访问你的 GitHub 账户，无法为你提供代码。但是，我可以给你提供一些基于 Python 的示例代码，帮助你了解如何实现一个搬运土地距离的损失函数。

假设你已知每个样本的平均搬运距离 `avg_distance` 和搬运高度 `height`，损失函数可以设计为：

import tensorflow as tf

def distance_loss(y_true, y_pred):
    # 计算每个样本的搬运距离
    distance = tf.sqrt(tf.square(y_pred[:, 0] - y_true[:, 0]) + tf.square(y_true[:, 1]))
    # 计算损失
    loss = tf.reduce_mean(distance)
    return loss

在这个代码中，`y_true` 是真实的标签值，包括平均搬运距离和搬运高度，`y_pred` 是模型的预测值，也包括平均搬运距离和搬运高度。`tf.sqrt` 是 TensorFlow 中的开方函数，`tf.square` 是 TensorFlow 中的平方函数。`tf.reduce_mean` 是 TensorFlow 中的平均值函数，用于计算所有样本的平均搬运距离的平均值，即损失函数的值。

这只是一个简单的示例代码，具体的实现需要根据你的实际需求进行修改。如果你需要更具体的帮助，可以提供更多的信息，我会尽力为你解答。

相关问题

搬土距离EMD的MATLAB代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码实现 Earth Mover's Distance (EMD) 算法。这个算法需要使用一个线性规划器来解决最小化问题，这里使用了 MATLAB 自带的 `linprog` 函数来实现。

function emd = calculateEMD(hist1, hist2, distMatrix)
% hist1 和 hist2 是两个直方图
% distMatrix 是一个距离矩阵，用于衡量两个直方图之间的距离

% 确定直方图的大小
nBins1 = numel(hist1);
nBins2 = numel(hist2);

% 将距离矩阵转换为成本矩阵
costMatrix = distMatrix(:);

% 确定线性规划器的变量个数
nVars = nBins1 * nBins2;

% 构建线性规划器的 A 矩阵
Aeq = zeros(nBins1 + nBins2, nVars);
beq = zeros(nBins1 + nBins2, 1);

% 约束条件1: 每个直方图的所有元素的和都等于1
for i = 1:nBins1
    Aeq(i, (i-1)*nBins2+1:i*nBins2) = 1;
end
beq(1:nBins1) = hist1;

for i = 1:nBins2
    Aeq(nBins1+i, i:nBins2:nVars) = 1;
end
beq(nBins1+1:nBins1+nBins2) = hist2;

% 构建线性规划器的不等式约束
lb = zeros(nVars, 1);
ub = inf(nVars, 1);

% 构建线性规划器的目标函数
f = costMatrix';

% 使用线性规划器进行求解
[x, fval] = linprog(f, [], [], Aeq, beq, lb, ub);

% 将答案转化为距离度量
emd = fval / sum(hist1);
end

这个代码的输入是两个直方图 `hist1` 和 `hist2`，以及一个距离矩阵 `distMatrix`，用于衡量直方图之间的距离。输出是一个标量 `emd`，表示两个直方图之间的 EMD 距离。

请注意，这个代码假设直方图是一维的，并且使用了 `linprog` 函数来解决线性规划问题。这个函数可能不是很高效，因此如果你需要计算大量的 EMD 距离，你可能需要考虑使用更高效的线性规划器实现。