CosineSimilarity

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

Возвращает косинусное сходство между $x_1$ и $x_2$, вычисленное по dim.

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

Параметры:

• dim (int, необязательно) – Размерность, по которой вычисляется косинусное сходство. По умолчанию: 1
• eps (float, необязательно) – Малое значение для избежания деления на ноль. По умолчанию: 1e-8

Форма:

• Вход 1: $(\ast_1, D, \ast_2)$, где D находится на позиции dim

• Input2: (∗1,D,∗2)(\ast_1, D, \ast_2), same number of dimensions as x1, matching x1 size at dimension dim,

  и совместим с x1 по другим измерениям.

• Вывод: $(\ast_1, \ast_2)$

Примеры::

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