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torch.cdist高效计算大矩阵相似度

2023-05-16

问题定义

现有矩阵 A ∈ R N × C , B ∈ R M × C A\in R^{N\times C}, B\in R^{M\times C} A∈RN×C,B∈RM×C，需要计算矩阵 A A A和 B B B的相似度（欧式距离）矩阵 S ∈ R N × M S\in R^{N\times M} S∈RN×M， N N N和 M M M很大。可以使用pytorch提供的torch.cdist方法，记得使用GPU计算。

import torch

N, M, C = 20000, 50000, 128
A = torch.rand((N, C)).cuda()
B = torch.rand((M, C)).cuda()

S = torch.cdist(A, B, p=2)
print(S.shape)
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torch

cdist

高效计算大矩阵相似度

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