也可以调用torch.cosine_similarity来计算,下面加入了统计耗时的语句: import torch import time vec1 = torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4]) vec2 = torch.FloatTensor([5, 6, 7, 8]) vec1=vec1.flatten() vec2=vec2.flatten() t1 = time.time() cosine_similarity = torch.cosine_similarity(vec1, ...
在Python中计算余弦相似度,可以通过多种方式实现,包括使用numpy库进行手动计算,或者使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数。以下是两种方法的详细说明和示例代码: 方法一:使用numpy库 首先,你需要导入numpy库,然后准备两个向量作为输入数据。接着,使用numpy的数组操作来计算两个向量的点积和模长,进而得到它们的余弦...
print(f"Document {i} is most similar to Document {doc_index} (Similarity Score: {similarity_matrix[i][doc_index]:.2f})") 在上述示例中,首先定义了一组文本文档,然后使用TfidfVectorizer将文本数据转化为TF-IDF向量。接下来,使用cosine_similarity函数计算文档之间的余弦相似性。最后,查找每个文档的最相似...
现在,我们定义一个名为cosine_similarity的函数,用于学习支持集和查询集嵌入之间的余弦相似度: def cosine_similarity(self, target, support_set):target_normed = targetsup_similarity = []for i in tf.unstack(support_set):i_normed = tf.nn.l2_normalize(i, 1)similarity = tf.matmul(tf.expand_dims(t...
本文简要介绍python语言中torch.nn.functional.cosine_similarity的用法。 用法: torch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-08) → Tensor 参数: x1(Tensor) -第一个输入。 x2(Tensor) -第二输入。 dim(int,可选的) -计算余弦相似度的维度。默认值:1 ...
余弦相似度(Cosine Similarity) 欧氏距离(Euclidean Distance) 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 杰卡德相似度(Jaccard Similarity) 2. 余弦相似度 余弦相似度是一种衡量两个非零向量夹角的相似度,计算公式为: [ \text{cosine_similarity} = \frac{A \cdot B}{|A| |B|} ] ...
五种常见的相似度算法:余弦相似度(cosine_similarity)、jaccard相似度、编辑距离(Levenshtein)、MinHash、SimHash + 海明距离。 代码是一位前辈留下的,做一下整理分享出来。算法的具体理论这里就不硬搬生套了,大家可以自行搜索。有任何问题欢迎留言,谢谢!
def cosine_similarity(x, y, norm=False): """ 计算两个向量x和y的余弦相似度 """ assert len(x) == len(y), "len(x) != len(y)" zero_list = [0] * len(x) if x == zero_list or y == zero_list: return float(1) if x == y else float(0) ...
tf.keras.metrics.CosineSimilarity( name='cosine_similarity', dtype=None, axis=-1) 参数 name(可选)指标实例的字符串名称。 dtype(可选)度量结果的数据类型。 axis(可选)默认为 -1。计算余弦相似度的维度。 cosine similarity = (a . b) / ||a|| ||b|| ...
\text{cosine_similarity} = \frac{A \cdot B}{||A|| ||B||} ] 计算流程 计算两张图片之间的余弦相似度的流程如下: 导入库读取图片处理图片提取特征向量计算余弦相似度输出结果 实现步骤 我们将使用PIL库来读取图片,numpy库来进行数组操作,以及sklearn库中的pairwise_distances来计算余弦相似度。