Pytorch torch.norm, torch.cosine_similarity 对向量或者张量计算Cosine相似度, 欧式距离

torch.cosine_similarity 可以对两个向量或者张量计算相似度

>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> output = torch.cosine_similarity(input1, input2, dim=1)
print(output.shape)

torch.Size([100])

hg1 = torch.FloatTensor(torch.randn([12]))
hg2 = torch.FloatTensor(torch.randn([12]))
torch.cosine_similarity(hg1, hg2, dim=0)

tensor(-0.1543)

pytorch计算欧式距离

torch.dist(hg1, hg2, p=2)

如果自己写的话就是：（因为很简单，大多数人自己写），Pytorch里封装了这个距离函数

torch.sqrt(torch.sum((hg1-hg2)**2))

Hamming 距离，汉密尔顿距离

torch.dist(hg1, hg2, p=1)