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，如何做？

可以使用torch.cdist函数来计算两个向量之间的余弦相似度，然后用torch.bmm函数来计算所有向量之间的相似度矩阵。具体代码如下：

import torch

# 生成一个随机的三维矩阵
x = torch.randn(256, 24, 7)

# 将矩阵reshape成24个二维矩阵
x_2d = torch.reshape(x, (256, 24, 7))

# 计算24个向量之间的余弦相似度
similarity_matrix = torch.zeros((256, 24, 24))
for i in range(24):
    for j in range(24):
        if i == j:
            similarity_matrix[:, i, j] = 1.0
        else:
            v1 = x_2d[:, i, :]
            v2 = x_2d[:, j, :]
            similarity_matrix[:, i, j] = torch.nn.functional.cosine_similarity(v1, v2, dim=1)

# 将24个二维矩阵reshape回原来的三维矩阵形状
similarity_matrix = torch.reshape(similarity_matrix, (256, 24, 24))

这样就得到了一个大小为256 24 24的相似度矩阵，其中第一维对应矩阵的行数，后面两维对应24个向量之间的余弦相似度。