Pytorch中距离矩阵的一般计算

我有两个形状为

（m，n）

的张量

a

和

b

，我想用一些距离度量

d

计算距离矩阵

m

。也就是说，我想要

m[I][j]=d（a[I]，b[j]）

。这有点像

cdist（a，b）

，但假设通用距离函数

d

，它不一定是p-范数距离。在PyTorch中是否有一种通用的实现方法

还有一个更具体的附带问题：是否有一种有效的方法来使用以下指标执行此操作

d(x,y) = 1 - cos(x,y)

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我已经用答案解决了上述具体案例：

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我建议使用广播：因为

a，b

都有形状

（m，n）

你可以计算

m = d( a[None, :, :], b[:, None, :])

其中，

d

需要对最后一个维度进行操作，例如

def d(a,b): return 1 - (a * b).sum(dim=2) / a.pow(2).sum(dim=2).sqrt() / b.pow(2).sum(dim=2).sqrt()

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（这里我假设

cos（x，y）

表示

x

和

y

之间的标准化内积）

我不知道有这样的函数。请附上一些代码，你是否尝试实现它？我不知道如何开始。我已经根据答案解决了这个小问题。我再加上。

def d(a,b): return 1 - (a * b).sum(dim=2) / a.pow(2).sum(dim=2).sqrt() / b.pow(2).sum(dim=2).sqrt()