首先，我們要記住一點，兩個特徵的余弦相似度計算出來的範圍是**[-1,1]**
其實，對於兩個特徵，它們的余弦相似度就是兩個特徵在經過l2歸一化之後的矩陣內積。
**如下：
import torch
import torch.nn.functional as f
#假設feature1為n*c*w*h， feature2也為n*c*w*h（基本網路中的tensor都是這樣）
feature1 = feature1.view(feature1.shape[0], -1)#將特徵轉換為n*(c*w*h)，即兩維
feature2 = feature2.view(feature2.shape[0], -1)
feature1 = f.normalize(feature1) #f.normalize只能處理兩維的資料，l2歸一化
feature2 = f.normalize(feature2)
distance = feature1.mm(feature2.t())#計算余弦相似度
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