为什么一个四维tensor经过F.cosine_similarity变成三维了

在 PyTorch 中，`F.cosine_similarity` 函数计算的是两个输入张量之间的余弦相似度。当一个四维张量经过 `F.cosine_similarity` 函数处理后变成三维，这是因为该函数默认会在指定的维度上进行计算，并返回一个降维后的结果。

如果输入的张量是四维的，例如大小为 (N, C, H, W)，其中 N 表示样本数，C 表示通道数，H 表示高度，W 表示宽度，那么使用 `F.cosine_similarity` 函数计算时，默认会在维度 1 上进行计算，即通道维度。

以下是一个示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 创建一个四维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 计算余弦相似度
similarity = F.cosine_similarity(x, x)

print(similarity.shape)  # 输出: torch.Size([2, 4, 5])

在这个示例中，输入的四维张量经过 `F.cosine_similarity` 函数处理后变成了一个三维张量，大小为 (2, 4, 5)。其中，2 是样本数，4 和 5 分别是余弦相似度在通道维度上和空间维度上的大小。