cosine distance pytorch

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：

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。