相似度矩阵遍历 python

相似度矩阵结果遍历

向量：

tensor([[0.4284, 0.7538, 0.4982],
[0.8600, 0.0694, 0.5055]], dtype=torch.float64)

相似度矩阵：

因为是笛卡尔积，结果有一半多是重复的：

tensor([[1.0000, 0.6726],
[0.6726, 1.0000]], dtype=torch.float64)
0 1 tensor(0.6726, dtype=torch.float64)

相似度归一化之后，元素平方和为1，相似度矩阵遍历方法代码：


import cv2
import numpy as np
import torchdef l2_norm(input,axis=1):norm = torch.norm(input,2,axis,True)output = torch.div(input, norm)return outputres=[]score_level=0.99
for i in range(2):data=np.random.rand(3)data=torch.from_numpy(data)feat = l2_norm(data.unsqueeze(0))res.append(feat)norm_life=torch.cat(res,0)print(norm_life)inner_mat=torch.matmul(norm_life,norm_life.T)print(inner_mat)data_l=inner_mat.size(0)
for i in range(data_l):for j in rang

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