swift - 张量在Tensorflow中的可积

我正在尝试在Swift中为Tensorflow创建余弦相似度图层，以创建单词嵌入。

我试图根据Wikipedia的定义通过张量函数实现它。

@differentiable
func cosineSimilarity(_ input: Tensor<Float>) -> Tensor<Float> {
        // https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity

        let numerator = input.product(squeezingAxes: 1).sum(squeezingAxes: 1)
        let denominator = sqrt(input.squared().sum(squeezingAxes: 1)).product(squeezingAxes: 1)

        return numerator / denominator
}

但这会导致编译错误：

error: expression is not differentiable
let denominator = sqrt(input.squared().sum(squeezingAxes: 1)).product(squeezingAxes: 1)

具有product功能。因为乘积只是乘法的总和，所以我希望它能起作用。如果我尝试在for循环中手动创建产品，那么它可以工作，但是速度很慢。

最佳答案

因此，在Tensorflow中，Swift并未实现产品差异化。具有实现的提取请求当前在https://github.com/tensorflow/swift-apis/pull/550处打开。

关于swift - 张量在Tensorflow中的可积，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58725888/