Pytorch余弦相似度NxN元素

PyTorch余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似度的方法，它是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。具体来说，余弦相似度将两个向量视为向量空间中的两个点，并通过它们之间的夹角余弦值来度量它们在空间中的方向一致程度。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.cosine_similarity函数来计算两个向量的余弦相似度。该函数的输入是两个张量，返回一个浮点数作为它们的相似度。

余弦相似度的取值范围为[-1,1]，其中1表示两个向量完全一致，-1表示两个向量完全相反，0表示两个向量之间没有关系。因此，余弦相似度常用于文本相似度计算、图像检索、推荐系统等领域。

应用场景：

1. 文本相似度计算：可以使用余弦相似度来比较文本之间的相似程度，例如在搜索引擎中通过计算查询词与文档的余弦相似度来排序搜索结果。
2. 图像检索：可以使用余弦相似度来计算图像之间的相似程度，例如在图像检索系统中，通过计算查询图像与数据库中图像的余弦相似度来获取相似的图像。
3. 推荐系统：可以使用余弦相似度来计算用户之间的相似程度，从而实现个性化推荐。

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