以torch/lua表示的土方机距离（或如何使用标准进行比较）

我试图计算火炬7中两个柱状图之间的距离，为了做到这一点，我考虑使用推土机的距离。现在我知道在python中使用类似的东西来实现这一点并不难，但是我在torch中有数据，需要多次执行此计算。因此，在torch7和python之间移动整个数据不是一个选项

所以我的问题是什么是火炬7中最快的地球移动器距离计算器？我已经搜索过了，但找不到类似于库的东西，我希望有更好的方法来实现python代码的逐行翻译，尤其是考虑到torch在gpu上处理事情的能力

编辑我找到了，但不知道如何使用它

我目前拥有以下代码：

    function ColourCompareHistEMD (imagers)
        sumdistance=0
        k={}
        for i=1,$images do 
            k[i]=torch.bhistc(images[i],20,-100,100)
        end

        for i=1,$images do 
           for j=1,$images do 
                #what to do here? 
           end
        end
    end


My current best guess is something like this:

function ColourCompareHistEMD (images)
    sumdistance=0
    r={}
    for i=1,#images do 
        print(images[i])

        r[i]=torch.histc(images[i][1]:view(images[i][1]:nElement()),20,-100,100)
    end

    for i=1,#images do 
       for j=1,#images do 
            criterion = nn.EMDCriterion()
            criterion:forward(r[i],r[j])
            sumdistance=sumdistance+criterion.loss          

       end
   end

return sumdistance
end 

但这似乎不是标准。损失不起作用，它给了我一个错误

/home/thijser/torch/install/bin/luajit: bad argument #2 to '?' (out of range at /home/thijser/torch/pkg/torch/generic/Tensor.c:704)
stack traceback:
    [C]: at 0x7f2048fdc530
    [C]: in function '__newindex'
    /home/thijser/torch/install/share/lua/5.1/EMDCriterion.lua:52: in function 'preprocess'
    /home/thijser/torch/install/share/lua/5.1/EMDCriterion.lua:255: in function 'forward'
    imageSelector.lua:343: in function 'evalHueImages'
    imageSelector.lua:66: in function 'evaluate'
    imageSelector.lua:81: in function 'SelectTop'
    imageSelector.lua:151: in function 'evolve'
    imageSelector.lua:158: in function <imageSelector.lua:156>
    [C]: in function 'dofile'
    ...jser/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:150: in main chunk
    [C]: at 0x5641c3f40470

/home/thijser/torch/install/bin/luajit:错误参数#2到“？”（在/home/thijser/torch/pkg/torch/generic/Tensor.c:704超出范围）
堆栈回溯：
[C] ：在0x7f2048fdc530处
[C] ：在函数“\uuu newindex”中
/home/thijser/torch/install/share/lua/5.1/EMDCriterion.lua:52:函数中的“预处理”
/home/thijser/torch/install/share/lua/5.1/EMDCriterion.lua:255:在函数“forward”中
imageSelector.lua:343:在函数“evalHueImages”中
imageSelector.lua:66:在函数“evaluate”中
imageSelector.lua:81:在函数“SelectTop”中
imageSelector.lua:151:在函数“evolve”中
imageSelector.lua:158:in函数
[C] ：在函数“dofile”中
…jser/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:150:在主块中
[C] ：在0x5641c3f40470处

---

但我不确定如何使用它，以便在注释中计算图像i和j之间的地球移动器距离

似乎

EMDCriterion

希望输入和目标至少是二维的。它还希望您的比较中的各点水平排列。由于

torch.histc

的结果是一维的，因此可以将其重塑为二维行张量，如下所示：

for i=1,#images do 
    print(images[i])
    local hist = torch.histc(images[i][1]:view(images[i][1]:nElement()),20,-100,100)
    r[i] = hist:reshape(1,hist:nElement())
end

此外，我还试着运行代码

criterion:forward(r[i],r[j])
print(criterion.loss)

结果是

nil

。尝试以下方法来累积损失：

local loss = criterion:forward(r[i],r[j])
sumdistance = sumdistance + loss

---

另外，如果在嵌套的

for

-循环之外定义criteria

criteria=nn.EMDCriterion（）

，效率会更高。

我希望这一点有点清楚，我一直在寻找一种很好的方法来实现这一点。有没有什么特别的原因可以解释为什么你只在

images[I][1]：view（images[I][1]：neelement（））中查找每个图像第一行的直方图

？@DCSmith没有其他原因，当给定更高维度的输入并需要更高的速度时，histc会出错。