快捷方式

torch.nn.functional.cosine_similarity

torch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-8) Tensor

返回 x1x2 之间的余弦相似度,沿 dim 计算。 x1x2 必须可广播到一个公共形状。 dim 指的是此公共形状中的维度。 输出的维度 dim 被压缩(参见 torch.squeeze()),导致输出张量少一个维度。

similarity=x1x2max(x12,ϵ)max(x22,ϵ)\text{similarity} = \dfrac{x_1 \cdot x_2}{\max(\Vert x_1 \Vert _2, \epsilon) \cdot \max(\Vert x_2 \Vert _2, \epsilon)}

支持 类型提升

参数
  • x1 (张量) – 第一个输入。

  • x2 (张量) – 第二个输入。

  • dim (int, 可选) – 计算余弦相似度的维度。默认值:1

  • eps (float, 可选) – 小值,用于避免除以零。默认值:1e-8

示例

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

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