torch.mean(torch.div(torch.sum(torch.pow(feature - center_exp, 2), dim=1), count_exp))

这行代码的作用是计算样本特征(feature)与其对应的聚类中心(center_exp)之间的欧几里得距离的平均值。具体来说，代码中先计算每个样本特征与其对应的聚类中心之间的欧几里得距离，然后对这些距离进行平方求和，并除以聚类中心对应的样本数量(count_exp)得到每个聚类中心的平均距离。最后，对所有聚类中心的平均距离再求平均值，即可得到所有样本特征与其对应的聚类中心之间的平均欧几里得距离。

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lambdas / 2 * torch.mean(torch.div(torch.sum(torch.pow(feature - center_exp, 2), dim=1), count_exp))

这段代码是计算一个特征(feature)张量与一个中心(center_exp)张量之间的欧几里得距离，并将其除以一个计数(count_exp)张量的平均值，最后乘以一个lambda系数。

具体来说，这里使用torch.pow计算两个张量的元素差的平方，然后使用torch.sum将它们在第1个维度上求和，得到一个形状为(batch_size,)的张量。接下来使用torch.div将这个张量除以一个计数(count_exp)张量的平均值，即所有元素的平均值。最后，将结果乘以一个lambda系数，得到一个形状为(batch_size,)的张量作为输出。

这段代码通常用于计算一个特征张量与一组中心张量之间的距离，并在聚类分析、图像检索等任务中得到广泛应用。

f_pow = torch.pow(f, 2) f_mean = torch.mean(f_pow) f = torch.div(f, f_mean) global_context.append(f)

这是一段 Python 代码，其中使用了 PyTorch 库中的一些函数。它的作用是将张量 f 中的每个元素平方，然后计算平均值，最后将 f 中的每个元素除以平均值，并将结果添加到全局上下文列表 global_context 中。