判断两个样本的相似性

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       在本文所给出的代码功能为使用PyTorch实现的简单的对比度相似度计算器。基于逻辑回归模型。它使用灰度级差异作为特征，来评估输入样本对的相似度。
以下是代码的解释：
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• myDataset类：这是一个自定义的Dataset子类，用于定义数据集。它接受输入数据X和相关的关联列表related作为参数，并实现了__getitem__和__len__方法。在__getitem__方法中，根据随机生成的标签should_get_same_class选取同类或异类样本对，然后根据索引获取样本和标签，并返回。__len__方法返回数据集的长度。
• logistic_similiar类：这是一个继承自nn.Module的PyTorch模型类。它接受输入特征的维度in_feature作为参数，并定义了一个由线性层和Sigmoid激活函数组成的网络结构。在forward方法中，它计算输入对的绝对差值，并通过线性层和Sigmoid激活函数输出相似度分数。fit方法用于训练模型，接受输入数据X、关联信息related、批次大小batch_size、优化器optimizer、损失函数criterion和训练轮数EPOCH作为参数。在训练过程中，它使用DataLoader加载myDataset生成的数据批次，并计算损失并更新模型参数。prefict方法用于计算两个输入样本对的相似度，接受输入样本X1和X2作为参数。
  
  

这段代码的作用是训练一个逻辑回归模型，用于计算输入数据中样本对的相似度。通过调用fit方法，可以传入数据集、相关信息、优化器和损失函数进行模型训练。然后，可以使用prefict方法来计算任意两个输入样本对之间的相似度。

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