cosine distance pytorch
时间: 2023-06-21 19:24:59 浏览: 67
在 PyTorch 中计算 cosine distance 可以使用 torch.nn.functional.cosine_similarity 函数。该函数接受两个张量作为输入并返回它们之间的 cosine similarity。因为 cosine similarity 和 cosine distance 之间是呈反比例关系的,所以可以通过对 cosine similarity 取 1 减去得到 cosine distance。
以下是一个示例代码:
```python
import torch.nn.functional as F
# 假设有两个张量 a 和 b,形状分别为 (batch_size, embedding_size)
a = torch.randn((32, 128))
b = torch.randn((32, 128))
# 计算 cosine distance
cosine_distance = 1 - F.cosine_similarity(a, b)
```
其中,a 和 b 分别表示两个张量,形状为 (batch_size, embedding_size),在本例中,假设 batch_size 为 32,embedding_size 为 128。最后的结果 cosine_distance 是一个形状为 (batch_size,) 的张量,其中的每个元素表示对应样本的 cosine distance。
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name 'cosine_distance' is not defined
这个错误通常意味着您正在调用一个名为 `cosine_distance` 的函数,但是Python无法识别该函数名称。可能是因为您没有正确导入包含该函数的模块,或者在代码中未定义该函数。
请确保您已经正确导入所有需要的模块,并且函数 `cosine_distance` 已经在代码中定义过了,或者您可以尝试重新定义该函数来解决这个问题。