mindspore.train.CosineSimilarity

class mindspore.train.CosineSimilarity(similarity='cosine', reduction='none', zero_diagonal=True)

计算余弦相似度。

参数：

• similarity (str) - “dot”或”cosine”。”cosine”表示相似度计算逻辑, “dot”表示矩阵点乘矩阵计算逻辑。默认值：”cosine”。

• reduction (str) - “none”、”sum”或”mean”。默认值：”none”。

• zero_diagonal (bool) - 如果为True，则对角线将设置为零。默认值：True。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore.train import CosineSimilarity
>>>
>>> test_data = np.array([[1, 3, 4, 7], [2, 4, 2, 5], [3, 1, 5, 8]])
>>> metric = CosineSimilarity()
>>> metric.clear()
>>> metric.update(test_data)
>>> square_matrix = metric.eval()
>>> print(square_matrix)
[[0.  0.94025615  0.95162452]
 [0.94025615  0.  0.86146098]
 [0.95162452  0.86146098  0.]]

clear()

重置评估结果。

eval()

计算Cosine Similarity矩阵。

返回：

numpy.ndarray，相似度矩阵。

异常：

• RuntimeError - 如果没有先调用update方法。

update(*inputs)

使用y_pred和y更新内部评估结果。

参数：

• inputs (Union[Tensor, list, numpy.ndarray]) - 输入的矩阵。