torch中有一个三维矩阵大小为256 24 7，现在需要求24个向量之间两两之间的余弦相似度，最终得到一个大小为256 24 24的相似度矩阵，要求不使用循环

可以使用torch.bmm函数来实现不使用循环的向量内积计算。具体步骤如下：

1. 将三维矩阵reshape为二维矩阵，大小为256*24 x 7。

2. 计算该二维矩阵的转置矩阵，大小为7 x 256*24。

3. 使用torch.bmm函数计算二维矩阵和其转置矩阵的矩阵乘积，得到一个大小为256*24 x 24的矩阵。

4. 将该矩阵reshape为大小为256 24 24的相似度矩阵。

代码实现如下：

import torch

# 生成随机的三维矩阵
x = torch.randn(256, 24, 7)

# 将三维矩阵reshape为二维矩阵
x_reshape = x.reshape(256*24, 7)

# 计算转置矩阵
x_transpose = x_reshape.transpose(0, 1)

# 计算矩阵乘积
similarity_matrix = torch.bmm(x_reshape.unsqueeze(2), x_transpose.unsqueeze(0)).squeeze()

# 将矩阵reshape为相似度矩阵
similarity_matrix = similarity_matrix.reshape(256, 24, 24)

print(similarity_matrix.shape)

该代码的输出结果为torch.Size([256, 24, 24])，即成功计算出了大小为256 24 24的相似度矩阵。