class DotProduct

基类: BaseDistance

计算点积相似度（及其作为距离的解释）。

警告

将点积解释为距离可能会产生意外的影响。请确保您完全理解它的具体工作方式，尤其是在结合所选损失函数时，因为这些值可能是负的。

static distance(x: Tensor, y: Tensor) → Tensor

计算距离，即值越低，样本越相似。

参数：

x – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• y – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• 返回：

距离 - 形状 – (batch_size,)

static distance_matrix(x: Tensor, y: Tensor | None = None) → Tensor

计算距离矩阵，即 x 和 y 中所有可能对之间的距离。

y – 形状: (batch_size, embedding_dim)。如果 y is None，则将 x 赋值给 y。

x – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• y – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• 距离矩阵 - 形状 – (batch_size, batch_size)

距离 - 形状 – (batch_size,)

static similarity(x: Tensor, y: Tensor) → Tensor

计算相似度，即值越高，样本越相似。

相似度 - 形状 – (batch_size,)

x – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• y – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• 返回：

距离 - 形状 – (batch_size,)

static similarity_matrix(x: Tensor, y: Tensor | None = None) → Tensor

计算相似度矩阵，即 x 和 y 中所有可能对之间的相似度。

相似度矩阵 - 形状 – (batch_size, batch_size)

x – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• y – 形状: (batch_size, embedding_dim)

• 距离矩阵 - 形状 – (batch_size, batch_size)

距离 - 形状 – (batch_size,)

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