torch上求两个图像向量之间的余弦距离代码

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional下的pairwise_distance函数来计算两个图像向量之间的余弦距离。

首先，需要导入torch和torch.nn.functional库：

import torch
import torch.nn.functional as F

假设有两个图像向量A和B，它们的张量形状为(N, C)，其中N是batch size，C是图像向量的长度。可使用torch.cosine_similarity函数计算两个向量之间的余弦相似度，然后使用1减去余弦相似度来得到余弦距离。

代码如下所示，假设A和B是已知的图像向量：

A = ...  # 定义图像向量A
B = ...  # 定义图像向量B

cos_similarity = F.cosine_similarity(A, B, dim=1)  # 计算余弦相似度
cos_distance = 1 - cos_similarity  # 计算余弦距离

print(cos_distance)

需要注意的是，dim参数用于指定计算余弦相似度的维度，这里假设图像向量的维度为1。如果图像向量的维度不同，请根据实际情况进行调整。

以上代码将打印出两个图像向量A和B之间的余弦距离。