余弦相似度 torch

余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，可以用于计算两个向量之间的相似程度。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.cosine_similarity函数来计算余弦相似度。

示例代码如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 创建两个向量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 归一化向量
x_normalized = F.normalize(x, p=2, dim=-1)
y_normalized = F.normalize(y, p=2, dim=-1)

# 计算余弦相似度
similarity = F.cosine_similarity(x_normalized, y_normalized, dim=-1)

print(similarity)

输出结果为tensor([0.9746])，表示两个向量的余弦相似度为0.9746。