【Pytorch】计算矩阵中向量之间的两两相似性

495 阅读1分钟

持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第14天,点击查看活动详情

在这里插入图片描述

简介

Hello!

非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~  

ଘ(੭ˊᵕˋ)੭

昵称:海轰

标签:程序猿|C++选手|学生

简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖...已保研

学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!

唯有努力💪

本文仅记录自己感兴趣的内容

场景描述

有4个节点,每个节点含有其特征,使用一个10维向量表示

则这四个节点的特征矩阵shape为(4, 10)

需求就是:求四个节点之间的两两相似性

解决方法

sim = torch.cosine_similarity(features.detach().unsqueeze(1), features.detach().unsqueeze(0), dim=-1)

假设特征矩阵为features

features = torch.randn((4, 10))
print(features)

在这里插入图片描述

相似矩阵计算:

features = torch.randn((4, 10))

sim = torch.cosine_similarity(features.detach().unsqueeze(1), features.detach().unsqueeze(0), dim=-1)
print(sim)

在这里插入图片描述 结果为4*4,对应四个节点之间的相似性矩阵


cosine_similarity:计算余弦相似度,范围【-1,1】

在这里插入图片描述

来源:百度百科

结语

文章仅作为个人学习笔记记录,记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助,如有错误欢迎小伙伴指正

在这里插入图片描述