p.dot(features1, features2.T) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))提示shapes (1,224,224,64) and (64,224,224,1) not aligned: 64 (dim 3) != 224 (dim 2)
时间: 2024-03-17 08:42:14 浏览: 25
这个错误提示的意思是,您正在尝试计算两个形状不兼容的数组的点积。其中,一个数组的形状为 (1, 224, 224, 64),另一个数组的形状为 (64, 224, 224, 1)。这个错误提示还告诉我们,这两个数组的第三维的长度分别是 64 和 1,它们不相等,因此无法进行点积运算。
如果您想要计算两个特征向量之间的余弦相似度,可以使用以下代码:
```
similarity = np.dot(features1.flatten(), features2.flatten()) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))
```
这里的 `features1.flatten()` 和 `features2.flatten()` 将每个特征向量展平为一个一维数组,从而使它们的形状变为 (64 * 224 * 224,) 和 (64 * 224 * 224,),可以进行点积运算。
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similarity = np.dot(features1.flatten(), features2.flatten()) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))和np.dot(features1, features2.T) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))两段代码有什么区别
这两段代码计算的结果是相同的,都是计算两个特征向量之间的余弦相似度。不同之处在于计算方式。
第一段代码 `similarity = np.dot(features1.flatten(), features2.flatten()) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))` 中,我们将每个特征向量展平为一个一维数组,并使用 `np.dot` 函数计算这两个一维数组的点积,然后除以它们的范数的乘积。这个计算方式比较直接,没有使用矩阵乘法,因此可以适应任何形状的特征向量。
第二段代码 `np.dot(features1, features2.T) / (np.linalg.norm(features1) * np.linalg.norm(features2))` 中,我们使用 `np.dot` 函数进行矩阵乘法,将 `features1` 和 `features2` 转置后再进行点积运算,最后除以它们的范数的乘积。这个计算方式使用了矩阵乘法,因此要求两个特征向量的形状必须相同。在这个例子中,我们将 `features2` 进行了转置,使得它的形状与 `features1` 相同,因此可以进行矩阵乘法。
(np.linalg.norm(r1) * np.linalg.norm(r2))
你的第一个问题是关于 `np.linalg.norm(r1) * np.linalg.norm(r2)` 的计算。这是在使用 NumPy 中的 `linalg.norm()` 函数计算向量 `r1` 和 `r2` 的范数,并将其乘积返回。请注意,范数是向量的长度或大小的度量。
范数的计算可以用以下代码实现:
```python
import numpy as np
r1 = np.array([1, 2, 3])
r2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.linalg.norm(r1) * np.linalg.norm(r2)
print(result)
```
以上代码将输出 `32.66496597353495`,即向量 `r1` 的范数和向量 `r2` 的范数的乘积。