按照dim=0求余弦相似: import torch.nn.functionalas 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) 结果如下: tensor([0.9558,0.9839]) ...
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 eps(float,可选的) -小值以避免被零除。默认值:1e-8 返回x1和x2之间的余弦相似度,沿暗淡计算。
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.functional.cosine_similarity函数来计算两个向量之间的余弦相似度。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用PyTorch计算两个向量之间的余弦相似度: import torch import torch.nn.functional as F#定义两个向量vector1 = torch.tensor([1, 2, 3]) vector2 = torch.tensor([4, 5...
importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 假设我们有两个特征向量feature1=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])feature2=torch.tensor([4.0,5.0,6.0])# 计算余弦相似度cosine_similarity=F.cosine_similarity(feature1.unsqueeze(0),feature2.unsqueeze(0))print(f'余弦相似度:{cosine_similarity.item()}') 1. 2. 3...
from torch.nn.functional import cosine_similarity #创建两个向量 vec1 = torch.randn(3) vec2 = torch.randn(3) #计算余弦相似度 cos_sim = cosine_similarity(vec1.unsqueeze(0), vec2.unsqueeze(0)) print("余弦相似度:", cos_sim.item()) ``` 在上面的代码中,我们首先创建了两个随机向量`vec1...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积。 有关详细信息和输出形状,查看Conv2d。 参数: input– 输入的张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
PyTorch中torch.nn.functional.cosine_similarity使用详解 PyTorch中torch.nn.functional.cosine_similarity使⽤详解⽬录 概述 按照dim=0求余弦相似：按照dim=1求余弦相似:总结 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(...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积。有关详细信息和输出形状,查看Conv2d。参数: input– 输入的张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) weight– 过滤器 (out_channels, in_channels/...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 对于细节和输出形状,查看Conv3d 参数: input – 输入张量的形状 (minibatch xin_channels x iT x iH x iW) weight – 过滤器的形状 ...
余弦相似度:余弦相似度是通过计算两个向量的夹角的余弦值来衡量它们之间的相似度。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似。可以使用torch.nn.functional中的cosine_similarity函数来计算余弦相似度。