由于网络中用到了torch.pairwise_distance()，发现在不同版本的pytorch下，计算结果不一致的情况。下面就来解决这个问题。
一、torch.nn. PairwiseDistance ( p = 2.0 , eps = 1e-06 , keepdim = False )用法
首先，了解一下pytorch里 torch.pairwise_distance()的用法。
其中，各项参数如下：
p ( real , optional ) – 范数度。可以为负。默认值：2
eps ( float , optional ) – 小值以避免被零除。默认值：1e-6
keepdim ( bool , optional ) – 确定是否保持向量维度。默认值：False
按照其上意思，对于x1(B,C,H,W)和x2(B,C,H,W)进行欧式距离计算，如下：
import torch.nn.functional as F
dist = F.pairwise_distance(x1, x2, keepdim=True)
则可获得dist(B,1,H,W)。
在pytorch1.8.0中进行如上计算，结果完全正确。
然而，在pytorch1.13.0中进行如上计算，则发现结果的size乱码了，得到dist(B,C,H,1)。蜜汁困惑啊！！！
后来，在这篇blog里发现，因为torch.pairwise_distance函数，会对最后一维进行展开，所以应该先把张量维度重构为（Batch，sizeA（B），sizeB（A），Channel），再进行计算即可。
因此，解决办法是，先将x1和x2进行维度变换，转换成(B,H,W,C)再进行欧式距离计算，即可。
x1=x1.contiguous().permute(0,2,3,1)
x2=x2.contiguous().permute(0,2,3,1)
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