mindspore.nn.CosineEmbeddingLoss

class mindspore.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean')[源代码]

余弦相似度损失函数，用于测量两个Tensor之间的相似性。

给定两个Tensor \(x1\) 和 \(x2\) ，以及一个Tensor标签 \(y\) ，值为1或-1，公式如下：

\[\begin{split}loss(x_1, x_2, y) = \begin{cases} 1-cos(x_1, x_2), & \text{if } y = 1\\ max(0, cos(x_1, x_2)-margin), & \text{if } y = -1\\ \end{cases}\end{split}\]

参数：

  • margin (float) - 指定运算的调节因子，取值范围[-1.0, 1.0]。默认值：0.0。

  • reduction (str) - 指定输出结果的计算方式。可选值为”none”、”mean”或”sum”，分别表示不指定计算方式、使用均值计算和使用求和计算。默认值：”mean”。

输入：

  • logits_x1 (Tensor) - 输入Tensor，shape \((N,*)\) ，其中 * 代表任意数量的附加维度。

  • logits_x2 (Tensor) - 输入Tensor，shape \((N,*)\) 。shape和数据类型与 logits_x1 相同。

  • labels (Tensor) - 输入值为1或-1。假设 logits_x1 的shape是 \((x_1, x_2, x_3, ..., x_R)\) ，那么 labels 的shape必须是 \((x_1, x_3, x_4, ..., x_R)\) 。

输出：

Tensor或Scalar，如果 reduction 为”none”，其shape与 labels 相同。否则，将返回为Scalar。

异常：

  • TypeError - margin 不是float。

  • ValueError - reduction 不为”none”、”mean”或”sum”。

  • ValueError - margin 的值不在范围[-1.0, 1.0]内。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> logits_x1 = Tensor(np.array([[0.3, 0.8], [0.4, 0.3]]), mindspore.float32)
>>> logits_x2 = Tensor(np.array([[0.4, 1.2], [-0.4, -0.9]]), mindspore.float32)
>>> labels = Tensor(np.array([1, -1]), mindspore.int32)
>>> cosine_embedding_loss = nn.CosineEmbeddingLoss()
>>> output = cosine_embedding_loss(logits_x1, logits_x2, labels)
>>> print(output)
0.0003425479