在 Matlab 上计算嵌入之间的余弦距离

【问题标题】：Calculate cosine distance between embeddings on Matlab在 Matlab 上计算嵌入之间的余弦距离
【发布时间】：2021-08-11 01:46:54
【问题描述】：

我有几行代码，其中有一个 torch tensor (200.000 x 512)，我想计算每个嵌入之间的余弦距离。

现在，我正在做：

similarity = (image_features.cpu() @ image_features.cpu().T).squeeze()

但是时间太长了。也许matlab要快得多。有谁可以告诉我在那里怎么做？（将我的张量转换为 .mat 文件 + 代码）

【问题讨论】：

标签： python matlab

【解决方案1】：

你可以convert your torch tensor into a numpy array, 然后save that to a .mat with scipy's savemat()。

from scipy.io import savemat

# to numpy array
arr = tensor.numpy()
# to .mat, needs second input to be a dict type
savemat("filename.mat", {'a': arr})

但是，MATLAB isn't always faster than Python (Numpy);尤其是在进行矩阵乘法时，因为 Numpy 本身也是高度优化的。所以我相信在 MATLAB 上尝试相同的矩阵乘法不会加快速度。事实上，如果你有 GPU 可用，在 pytorch 中进行计算可能会更快。

也许这里更相关的问题是how to calculate the cosine similarity of large datasets?

【讨论】：