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的余弦相似度计算, 默认情况下dim=1,即当不设置dim参数时,是计算行向量之间的相似度。 如何计算两两之间的相似度? 如果要想两两计算相似度,需要使用unsqueeze函数进行增加矩阵维度。
使用PyTorch的nn.functional.cosine_similarity函数计算余弦相似度: nn.functional.cosine_similarity函数用于计算两个向量之间的余弦相似度。这个函数接受两个参数:input1和input2,分别代表两个向量。此外,你还可以指定dim参数(默认为1),表示在哪个维度上计算余弦相似度。 python cos_sim = F.cosine_similarity(vec1, ...
结果与F.cosine_similarity相符合。
import torch.nn.functional as F #创建两个向量 a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([4, 5, 6]) #计算余弦相似度 similarity = F.cosine_similarity(a, b) print(similarity) ``` 输出结果为: ``` tensor(0.9746) ``` 注意:输入的向量可以是1维或2维的Tensor。如果是2维的Tensor...
结果与F.cosine_similarity相符合。 补充:给定一个张量,计算多个张量与它的余弦相似度,并将计算得到的余弦相似度标准化。 import torch def get_att_dis(target, behaviored): attention_distribution = [] for i in range(behaviored.size(0)): attention_score = torch.cosine_similarity(target, behaviored[...
F.cosine_similarity torch.nn.CosineSimilarity 基于余弦相似度公式的torch代码 整体代码如下: import torch torch.set_printoptions(profile="full") import torch.nn.functional as F from scipy.spatial.distance import cosine # device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" ...
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...
input2=torch.tensor([[2,4],[3,4]],dtype=torch.float) cos=nn.CosineSimilarity(dim=0, eps=1e-6) output=cos(input1, input2) (dim=0)计算流程是:(1*1+1*3)/根号(1的平方+1的平方)/根号(2的平方+3的平方)=5/根号2/根号13=0.9806,另外一个输出计算方式一样; ...
output = F.cosine_similarity(input1, input2, dim=0) print(output) 结果如下: tensor([0.9558, 0.9839]) 那么,这个数值是怎么得来的?是按照 具体求解如下: print(F.cosine_similarity(torch.tensor([1,3], dtype=torch.float) , torch.tensor([5,7], dtype=torch.float), dim=0)) ...