Torch Lua，如何计算两个张量的每对单值的余弦距离？答案

【问题标题】：Torch Lua, how to compute the cosine distance for each pair of single values of two tensors?Torch Lua，如何计算两个张量的每对单值的余弦距离？
【发布时间】：2016-08-10 15:01:17
【问题描述】：

我在 Torch 中遇到了当前的编程问题。

我有一张由两个张量组成的表格：

require 'nn'
N = 4
aaaTensor = torch.randn(N)
bbbTensor = torch.randn(N)
thisTable = {aaaTensor, bbbTensor}

我想计算 aaaTensor 和 bbbTensor 的每对单个值的 余弦距离：

aaaTensor[1] 和 bbbTensor[1] 之间的余弦距离
aaaTensor[2] 和 bbbTensor[2] 之间的余弦距离
...
aaaTensor[N] 和bbbTensor[N] 之间的余弦距离

我不知道该怎么做。如果我使用 nn.CosineDistance() 模块 (link)，它将计算 aaaTensor 和 bbbTensor 之间的一般余弦距离：

cosine = nn.CosineDistance()
cosine:forward{aaaTensor, bbbTensor}
0.7185
[torch.DoubleTensor of size 1]

我想要 N=4 个输出。

如何实现这种一对一的余弦距离计算？ 谢谢

【问题讨论】：

通常我希望余弦距离应用于两个向量，但 aaaTensor[1] 和 bbbTensor[2] 只是数字。两个数字的余弦差应该是什么意思？

标签： lua torch cosine-similarity trigonometry

【解决方案1】：

documentation 表示 nn.CosineDistance() 接受批次。所以（虽然单个值的余弦距离没有意义）你可以这样做；

require 'nn'
N = 4
aaaTensor = torch.randn(N,1)
bbbTensor = torch.randn(N,1)
thisTable = {aaaTensor, bbbTensor}
cosine = nn.CosineDistance()
cosine:forward{aaaTensor, bbbTensor}

【讨论】：