deep-learning - Pytorch 迭代数据加载器两次

问题描述

假设我有一个数据加载器（加载器），它返回以下形状的数据： [BatchSize, 1024] 我有 10000 个样本，我想构建一个形状为 (10000, 10000) 的得分矩阵，使得条目 [i,j]表示样本 i 和样本 j 之间的分数，到目前为止我是按照以下方式进行的（设置 batchsize = 1）

   d = numpy.zeros((10000 , 10000))
   for i, sample_i  in tqdm(enumerate(loader)):
     for i, sample_j  in tqdm(enumerate(loader)):
       d[i][j] = calculate_somre_score(sample_i , sample_j)

但这需要很多时间，我相信有一些好方法可以减少时间。最好的感谢

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