Cách tính độ tương tự Cosine giữa hai tensors?

Question

Tôi có hai tensors chuẩn hóa và tôi cần tính toán độ tương tự cosin giữa các tensors này. Làm thế nào để tôi làm điều đó với TensorFlow?

cosine(normalize_a,normalize_b) 

    a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_a") 
    b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_b") 
    normalize_a = tf.nn.l2_normalize(a,0)   
    normalize_b = tf.nn.l2_normalize(b,0) 

Answer 1

này sẽ thực hiện công việc:

a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_a") 
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None], name="input_placeholder_b") 
normalize_a = tf.nn.l2_normalize(a,0)   
normalize_b = tf.nn.l2_normalize(b,0) 
cos_similarity=tf.reduce_sum(tf.multiply(normalize_a,normalize_b)) 
sess=tf.Session() 
cos_sim=sess.run(cos_similarity,feed_dict={a:[1,2,3],b:[2,4,6]}) 

này in 0.99999988

Answer 2

lần thay đổi. Với API TF mới nhất, điều này có thể được tính bằng cách gọi tf.losses.cosine_distance.

Ví dụ:

import tensorflow as tf 
import numpy as np 


x = tf.constant(np.random.uniform(-1, 1, 10)) 
y = tf.constant(np.random.uniform(-1, 1, 10)) 
s = tf.losses.cosine_distance(tf.nn.l2_normalize(x, 0), tf.nn.l2_normalize(y, 0), dim=0) 
print(tf.Session().run(s)) 

Tất nhiên, 1 - s là sự tương đồng cosin!

Answer 3

Bạn có thể bình thường hóa bạn vector hoặc ma trận như thế này:

[batch_size*hidden_num] 
states_norm=tf.nn.l2_normalize(states,dim=1) 
[batch_size * embedding_dims] 
embedding_norm=tf.nn.l2_normalize(embedding,dim=1) 
#assert hidden_num == embbeding_dims 
after mat [batch_size*embedding] 
user_app_scores = tf.matmul(states_norm,embedding_norm,transpose_b=True)