torch中一个三维矩阵,如何求后两维两两之间的余弦相似度?
时间: 2024-02-02 10:05:09 浏览: 32
可以使用`torch.nn.functional.cosine_similarity`函数来计算后两维两两之间的余弦相似度。具体实现代码如下:
```python
import torch
# 构造一个3维的随机矩阵
x = torch.rand(2, 3, 4)
# 将后两维展开成2D矩阵(shape为(3, 4))
x_2d = x.view(-1, x.size(-1))
# 计算余弦相似度
cos_sim = torch.nn.functional.cosine_similarity(x_2d.unsqueeze(1), x_2d.unsqueeze(0), dim=-1)
# 打印结果
print(cos_sim)
```
其中,`torch.nn.functional.cosine_similarity`函数的输入应该为两个张量,分别为`(n_samples1, dim)`和`(n_samples2, dim)`,它会返回一个形状为`(n_samples1, n_samples2)`的张量,其中第`i`行第`j`列的元素为第一个输入张量的第`i`个样本向量与第二个输入张量的第`j`个样本向量之间的余弦相似度。在这里,我们将后两维展开成2D矩阵,然后将其作为两个输入张量传递给`torch.nn.functional.cosine_similarity`函数来计算余弦相似度。
相关问题
torch中一个矩阵x的维度为256 24 7,怎么求后两个维度间两两之间的余弦相似度,最终得到一个相似度矩阵256 24 24
可以先使用`torch.transpose`函数将矩阵`x`的后两个维度交换位置,然后使用`torch.nn.functional.cosine_similarity`函数计算余弦相似度。最后再使用`torch.transpose`函数将结果中的后两个维度交换回来,从而得到一个相似度矩阵。
具体的实现代码如下:
```python
import torch
# 构造一个3维的随机矩阵
x = torch.rand(256, 24, 7)
# 将后两维交换位置
x = x.transpose(1, 2)
# 将后两维展开成2D矩阵(shape为(24, 7))
x_2d = x.view(-1, x.size(-1))
# 计算余弦相似度
cos_sim = torch.nn.functional.cosine_similarity(x_2d.unsqueeze(1), x_2d.unsqueeze(0), dim=-1)
# 将结果中的后两维交换回来
cos_sim = cos_sim.view(x.size(0), x.size(2), x.size(2)).transpose(1, 2)
# 打印结果
print(cos_sim.shape)
```
其中,`torch.transpose`函数的第一个参数是要进行操作的张量,第二个参数是一个元组,表示要交换的维度的下标。在这里,我们将矩阵`x`的后两个维度交换了一下位置,从而将其转化为一个形状为`(256, 7, 24)`的张量。然后,我们将后两维展开成2D矩阵,计算余弦相似度,最后再将结果中的后两个维度交换回来,从而得到一个形状为`(256, 24, 24)`的相似度矩阵。
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?
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。