使用torch.nn.CosineEmbeddingLoss()的问题
使用torch.nn.CosineEmbeddingLoss()的问题
提问于 2022-02-28 18:20:13
我试图使用torch.nn.CosineEmbeddingLoss来计算两个张量之间的余弦距离，就像在这个博客文章https://medium.com/p/53eefdfdbcc7中解释的那样。
提交人声称，它可以以下列方式使用：
loss_function = torch.nn.CosineEmbeddingLoss(reduction='none')
# . . . Then during training . . .
loss = loss_function(reconstructed, input_data).sum()
loss.backward()但当我试图在我的案例中评估这一点时，
nn.CosineEmbeddingLoss(reduction='none')(vec1,vec2).sum()我得到了
TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'target'我应该在这里指定什么目标？我只想评估两个向量之间的距离。
Stack Overflow用户
发布于 2022-02-28 18:43:17
对于要使用nn.CosineEmbeddingLoss的丢失函数，请仔细阅读doc :该函数不仅仅是计算两个向量之间的余弦距离。如果它们的target为1或-1，它也会对距离进行不同的处理。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71299407
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