speechbrain.utils.distances 模块

距离度量和相关函数

摘要

函数：

cosine_similarity_matrix

计算一个评估所有成对余弦相似度的矩阵。

参考

speechbrain.utils.distances.cosine_similarity_matrix(a: Tensor, b: Tensor, eps: float = 1e-08) → Tensor

计算一个评估所有成对余弦相似度的矩阵。 余弦相似度也可以通过 torch.nn.CosineSimilarity来确定。

Parameters:

• a (torch.Tensor) – 形状为 [..., X, dim] 的张量，其中 dim 是计算余弦相似度的维度，X 是任意值 >= 0。

• b (torch.Tensor) – 形状为 [..., Y, dim] 的张量，其中其他维度与 a 的维度相同，且 Y 是任何值 >= 0。

• eps (float) – 用于数值稳定性的Epsilon值，以避免除以零。不会显著影响结果。

Returns:

形状为 [..., X, Y] 的张量，位于与输入张量相同的设备和数据类型上。例如，忽略前几个维度 out[3, 0] 将是 a[3] 和 b[0] 的余弦相似度。

Return type:

torch.Tensor