Python PyTorch cosine_similarity用法及代碼示例

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

用法:

torch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-08) → Tensor

參數：

• x1(Tensor) -第一個輸入。

• x2(Tensor) -第二輸入。

• 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 x1 和 x2 之間的餘弦相似度，沿暗淡計算。 x1 和 x2 必須可廣播到一個通用形狀。 dim 指的是這種常見形狀的尺寸。輸出的維度 dim 被壓縮(參見 torch.squeeze() )，導致輸出張量的維度減少 1。

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

支持類型提升。

例子：

>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> output = F.cosine_similarity(input1, input2)
>>> print(output)