torch求Wasserstein距离

要使用PyTorch求解Wasserstein距离，可以使用Python的Wasserstein距离库`pytorch_wasserstein`。首先，确保已经安装了该库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pytorch-wasserstein

然后，可以使用如下代码来计算Wasserstein距离：

import torch
from torch.autograd import Variable
from pytorch_wasserstein import WassersteinDistance

# 创建两个示例分布
batch_size = 100
n_features = 10
dist1 = torch.randn(batch_size, n_features)
dist2 = torch.randn(batch_size, n_features)

# 将分布转换为Variable类型
dist1_var = Variable(dist1, requires_grad=True)
dist2_var = Variable(dist2, requires_grad=True)

# 创建Wasserstein距离计算器
wasserstein = WassersteinDistance()

# 计算Wasserstein距离
distance = wasserstein(dist1_var, dist2_var)

print("Wasserstein距离:", distance.item())

在上面的代码中，我们首先创建了两个示例分布`dist1`和`dist2`，然后将它们转换为`Variable`类型。接下来，我们创建了`WassersteinDistance`对象`wasserstein`用于计算Wasserstein距离。最后，我们通过调用`wasserstein`对象的方法并传入两个分布来计算Wasserstein距离。

请注意，计算Wasserstein距离可能需要一些时间，具体取决于分布的维度和样本数量。