torch.nn.functional.cosine_similarity

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

Возвращает косинусное сходство между x1 и x2, вычисленное по размерности dim. x1 и x2 должны быть совместимы по форме. dim относится к размерности в этой общей форме. Размерность dim выходного тензора сжата (см. torch.squeeze()), в результате чего выходной тензор имеет на одну размерность меньше.

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

Поддерживает расширение типов.

Параметры:

• x1 (Тензор) – Первый вход.
• x2 (Тензор) – Второй вход.
• 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

Пример:

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