CosineSimilarity

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

Возвращает косинусное сходство между $x_1$ и $x_2$, вычисляемое вдоль 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, optional) – Размерность, вдоль которой вычисляется косинусное сходство. По умолчанию: 1
• eps (float, optional) – Малое значение, предотвращающее деление на ноль. По умолчанию: 1e-8

Форма:

• Вход 1: $(\ast_1, D, \ast_2)$, где D находится в позиции dim
• Вход 2: $(\ast_1, D, \ast_2)$, имеет столько же размерностей, сколько x1, совпадает по размеру с x1 в размерности dim, а по остальным размерностям допускает широковещательное преобразование с x1.
• Выход: $(\ast_1, \ast_2)$

Примеры

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

forward(x1, x2) [source]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor