pytorch 余弦相似度矩阵cos_similar，批量运算

import torch
from torch import Tensor# params: 张量p和q，保证最后一个维度为特征维度，倒数第二哥维度为所求的相似维度。
# return: sim_matrix[i][j]代表p的第i个特征和q的第j个特征相似度计算值。
def cos_similar(p: Tensor, q: Tensor):sim_matrix = p.matmul(q.transpose(-2, -1))a = torch.norm(p, p=2, dim=-1)b = torch.norm(q, p=2, dim=-1)sim_matrix /= a.unsqueeze(-1)sim_matrix /= b.unsqueeze(-2)return sim_matrixif __name__ == '__main__':a = torch.rand((64, 23, 50, 200))b = torch.rand((64, 23, 60, 200))print(cos_similar(a, b).size())

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