torch中有一个三维矩阵大小为256 24 7,现在需要求24个向量之间两两之间的余弦相似度,最终得到一个大小为256 24 24的相似度矩阵,如何做?
时间: 2024-02-06 13:12:10 浏览: 36
可以使用torch.cdist函数来计算两个向量之间的余弦相似度,然后用torch.bmm函数来计算所有向量之间的相似度矩阵。具体代码如下:
```python
import torch
# 生成一个随机的三维矩阵
x = torch.randn(256, 24, 7)
# 将矩阵reshape成24个二维矩阵
x_2d = torch.reshape(x, (256, 24, 7))
# 计算24个向量之间的余弦相似度
similarity_matrix = torch.zeros((256, 24, 24))
for i in range(24):
for j in range(24):
if i == j:
similarity_matrix[:, i, j] = 1.0
else:
v1 = x_2d[:, i, :]
v2 = x_2d[:, j, :]
similarity_matrix[:, i, j] = torch.nn.functional.cosine_similarity(v1, v2, dim=1)
# 将24个二维矩阵reshape回原来的三维矩阵形状
similarity_matrix = torch.reshape(similarity_matrix, (256, 24, 24))
```
这样就得到了一个大小为256 24 24的相似度矩阵,其中第一维对应矩阵的行数,后面两维对应24个向量之间的余弦相似度。
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