torch.nn.functional.cosine_similarity

torch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-8) → Tensor [исходный код]

Возвращает косинусное сходство между x1 и x2, вычисленное вдоль dim. x1 и x2 должны допускать трансляцию к общей форме. dim обозначает измерение в этой общей форме. Измерение dim выходного тензора удаляется (см. torch.squeeze()), в результате чего размерность выходного тензора уменьшается на одну.

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

Поддерживает повышение типа.

Параметры:

• x1 (Tensor) – Первый входной тензор.
• x2 (Tensor) – Второй входной тензор.
• dim (int, необязательно) – Измерение, вдоль которого вычисляется косинусное сходство. По умолчанию: 1
• eps (float, необязательно) – Малое значение, предотвращающее деление 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)