torch.cosine_similarity 函数就是基于上述原理,用于计算两个向量的余弦相似度。它接受两个张量作为输入,分别表示两个向量,并返回它们的余弦相似度。在 PyTorch 中,张量是一种可以存储任意维度和类型数据的容器,因此可以使用 torch.cosine_similarity 函数来处理任意维度的向量数据。 二、使用方法 要使用 torch.cosine_...
dim指的是这种常见形状的尺寸。输出的维度dim被压缩(参见torch.squeeze()),导致输出张量的维度减少 1。 支持类型提升。 例子: >>>input1 = torch.randn(100,128)>>>input2 = torch.randn(100,128)>>>output = F.cosine_similarity(input1, input2)>>>print(output) 注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch....
在torch.Tensor的表达式里是相反的: a= torch.Tensor(dim0,dim1,...,dimn) 如何判断dimx的数呢,在方括号表达的数字组里的形式就是(x-1)个方括号里的x个方括号的元素个数。 再看F.cosine_similarity()的dim: 对于二维矩阵,dim=0表示对应列的列向量之间进行cos相似度计算。 dim=1表示相对应的行向量之间...
本文详细介绍了余弦相似度的原理,并解释了torch.cosine_similarity函数的使用方法和工作原理。torch.cosine_similarity函数通过对齐张量、计算余弦相似度、归一化和加权和这些步骤,将两个输入张量之间的余弦相似度计算为一个张量输出。该函数的原理和使用方法对于计算机视觉、自然语言处理等领域的许多任务都很重要。©...
torch.dot(a,b)/(torch.norm(a)*torch.norm(b)), F.cosine_similarity(a,b,dim=0) (tensor(0.7918), tensor(0.7918)) 一模一样,注意这里我们姑且忽略分母为0的特殊情况。 矩阵的余弦相似度 其实和上述类似,矩阵的相似度会返回两个矩阵的行相似度或者列相似度。
print(F.cosine_similarity(torch.tensor([1,3],dtype=torch.float) , torch.tensor([5,7],dtype=torch.float),dim=0))print(F.cosine_similarity(torch.tensor([2,4],dtype=torch.float) , torch.tensor([6,8],dtype=torch.float),dim=0)) ...
input2=torch.tensor([[2,4],[3,4]],dtype=torch.float) cos=nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-6) output=cos(input1, input2) (dim=1)计算流程是:(1*2+2*4)/根号(1的平方+2的平方)/根号(2的平方+4的平方)=10/根号5/根号20=1,另外一个输出计算方式一样; ...
torch.cosine_similarity原理-回复 "torch.cosine_similarity" is a function provided by the PyTorch library that allows for the calculation of cosine similarity between two given tensors. Before delving into the details of this function, let's first understandwhat cosine similarity is and why it is...
import torch.nn.functional as F input1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.float) input2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]], dtype=torch.float) output = F.cosine_similarity(input1, input2, dim=0) print(output) ...
简介:介绍torch.nn.functional.cosine_similarity的使用 更多、更及时内容欢迎留意微信公众号:小窗幽记机器学习 概述 根据官网文档的描述,其中dim表示沿着对应的维度计算余弦相似。那么怎么理解呢? 首先,先介绍下所谓的dim: a = torch.tensor([[ [1, 2], [3, 4] ], [ [5, 6], [7, 8] ] ], dtype=...