LlamaIndex是一个基于LLM的数据处理框架,在RAG领域非常流行,简单的几行代码就能实现本地的文件的对话功能,对开发者提供了极致的封装,开箱即用。 本文以官方提供的最简单的代理示例为例,分析LlamaIndex在数据解析、向量Embedding、数据存储及召回的整个源码过程。
CosineSimilarity torch.nn.CosineSimilarity(dim = 1, eps = 1e-08) 1. 参数说明: dim:计算余弦相似度的维度,默认为1 eps:小值以避免被0除,默认1e-8 input1 = Variable(torch.randn(5, 12)) input2 = Variable(torch.randn(5, 12)) cos = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-6) output = co...
self._get_similarity_function(use_cosine_similarity) self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction="sum") def _get_similarity_function(self, use_cosine_similarity): if use_cosine_similarity: self._cosine_similarity = torch.nn.CosineSimilarity(dim=-1) return self._cosine_simililarity else...
torch的好像没有
item_embedding = self.item_tower(x)ifself.mode =="user":returnuser_embeddingifself.mode =="item":returnitem_embedding# calculate cosine scorey = torch.mul(user_embedding, item_embedding).sum(dim=1)# y = y / self.temperaturereturntorch.sigmoid(y)defuser_tower(self, x):ifself.mode ==...
Implementation of meta learning cosine similarity based on faster rcnn using torch - Jaraxxus-Me/RCNN_CM
mm是矩阵与矩阵的乘法(内积)封装,这个函数只多矩阵运算,所以其源代码会检测输入向量的维度,维度必须是2维的。 torch.mm(input,mat2,out=None)→ Tensor 参数说明: input:运算矩阵 mat2:第二个矩阵 addmm函数说明 计算公式是 addmm(beta=1,input,alpha=1,mat1,mat2,out=None)->Tensor ...
tensor(br) cos(a,b) cos(a2,b2) abrt = cos(art,brt) print("sklearn cos:", sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(ar,br)) cos(a3,b3) try: cos(a3,b3) except: print("cos(a3,b3) failed") try: cos([a3],[b3]) except: print("cos(a3,b3) failed") cos(a31,b31)...