cosine_similarity¶

paddle.nn.functional. cosine_similarity ( x1, x2, axis=1, eps=1e-8 ) [源代码] ¶

该OP用于计算x1与x2沿axis维度的余弦相似度。

参数¶

x1 (Tensor) - Tensor，数据类型支持float32, float64。

x2 (Tensor) - Tensor，数据类型支持float32, float64。

axis (int) - 指定计算的维度，会在该维度上计算余弦相似度，默认值为1。

eps (float) - 很小的值，防止计算时分母为0，默认值为1e-8。

返回¶

Tensor, 余弦相似度的计算结果，数据类型与x1, x2相同。

代码示例¶

          import paddle
import paddle.nn as nn
import numpy as np

np.random.seed(0)
x1 = np.random.rand(2,3)
x2 = np.random.rand(2,3)
x1 = paddle.to_tensor(x1)
x2 = paddle.to_tensor(x2)
result = paddle.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, axis=0)
print(result)
# [0.99806249 0.9817672  0.94987036]

         