Python PyTorch CosineSimilarity用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.CosineSimilarity 的用法。

用法:

class torch.nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-08)

參數：

• dim(int,可選的) -計算餘弦相似度的維度。默認值：1

• eps(float,可選的) -小值以避免被零除。默認值：1e-8

返回 x_1 和 x_2 之間的餘弦相似度，沿 dim 計算。

\text{similarity} = \dfrac{x_1 \cdot x_2}{\max(\Vert x_1 \Vert _2 \cdot \Vert x_2 \Vert _2, \epsilon)}.

形狀：

• 輸入 1：(\ast_1, D, \ast_2) 其中 D 位於位置 dim

• 輸入 2：(\ast_1, D, \ast_2)，與 x1 相同的維度數，在維度 dim 匹配 x1 大小，

  並且可以在其他維度上用 x1 廣播。

• 輸出：(\ast_1, \ast_2)

例子：：

>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> cos = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-6)
>>> output = cos(input1, input2)