torch cosine_similarity 批量两两计算cos值

目的

像sklearn里面有pairwise，里面的cosine_similarity可以计算两两之间的cos值。
具体来说，对于x=[a=(1,2,3,4),b=(2,3,4,5)]x=[a=(1,2,3,4),b=(2,3,4,5)]x=[a=(1,2,3,4),b=(2,3,4,5)]这样shape是（2,4）的变量作为输入，其输出是[[cos(a,a),cos(a,b)],[cos(b,a),cos(a,b)]][[cos(a,a), cos(a,b)],[cos(b,a),cos(a,b)]][[cos(a,a),cos(a,b)],[cos(b,a),cos(a,b)]]，输出（2,2）的矩阵。。
torch貌似没有类似的函数，只能通过变量的维度变换来实现此功能。

实现

要这样写：

torch.cosine_similarity(a.unsqueeze(1),a.unsqueeze(0),dim=-1)

当然你如果不想变量自己的元素两两计算，第二个输入可以直接换成b

torch.cosine_similarity(a.unsqueeze(1),b.unsqueeze(0),dim=-1)

缺点是gpu内存消耗大

举例

二维ab：

a=torch.rand(2,4)
b=torch.rand(3,4)pairwised=torch.cosine_similarity(a.unsqueeze(1),b.unsqueeze(0),dim=-1)
# pairwised的shape是（2,3），分别是:
# cos(a_1,b_1),cos(a_1,b_2),cos(a_1,b_3)\\
# cos(a_2,b_1),cos(a_2,b_2),cos(a_2,b_3)# 而对于原来的cos函数（其默认维度=1）这是算不了的，直接报错
original=torch.cosine_similarity(a,b)

高维ab：
以后用到再补，我感觉迟早要用到

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