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; ...
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。
在用nn.CosineSimilarity计算矩阵cos值后再求acos,发现会出现nan,于是根据官网公式手动实现了一下该函数,发现由于计算机本身计算的问题,用nn.CosineSimilarity算出的cos值为1的时候,实际上是比1大一点的,所以会导致acos的nan。 -pytorch自带 cos=torch.nn.CosineSimilarity(dim=1,eps=1e-6)cosA2=cos(I1,I2)if...
结果与F.cosine_similarity相符合。
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) ...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CosineSimilarity或torch.cosine_similarity函数来计算余弦相似度。余弦相似度的取值范围在[-1,1]之间,其中1表示两个向量完全相似,-1表示两个向量完全不相似,0表示两个向量无关。 首先,我们来了解一下余弦相似度的计算方法。余弦相似度是根据两个向量的内积与两个向量模的乘积之比...
# 计算余弦相似度 cosine_similarity = dot_product / (norm_a * norm_b) print(cosine_similarity) 使用PyTorch内置函数计算余弦相似度 PyTorch还提供了内置的函数来计算余弦相似度,这些函数已经封装了上述步骤,可以直接使用。 python # 使用torch.nn.functional.cosine_similarity cosine_similarity_func = torch....
🐛 Bug torch.nn.functional.cosine_similarity outputs NaN To Reproduce import torch torch.nn.functional.cosine_similarity(x1=torch.tensor([2.0775e+38, 3.0262e+38]), x2=torch.tensor([1,1]), dim=0) Output: tensor(nan) Expected behavior Envir...
🐛 Describe the bug Torch code that I ran with no problem on Google Colab (default configuration) a year ago is now failing with an out-of-memory error. Specifically, calling torch.nn.functional.cosine_similarity() seems to require around...
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" ...