怎么压缩张量成似度计算整个张量的相似度一行然后可以用余弦相似度

怎么压缩张量成似度计算整个张量的相似度一行然后可以用余弦相似度，比如（1080.24）怎么压缩成一行用torch.cosine_similarity 计算整个张量的余弦相似度

要将一个张量压缩成一个一维张量，可以使用 torch.flatten() 函数将张量展平成一维，然后可以使用 torch.cosine_similarity() 函数计算整个张量的余弦相似度

import torch

# 定义一个3x3的张量
tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0]])

# 将张量展平成一维
flatten_tensor = torch.flatten(tensor)

# 计算余弦相似度
similarity = torch.cosine_similarity(flatten_tensor, flatten_tensor)

print(similarity)

在这个例子中，我们首先定义了一个3x3的张量 tensor，然后将它展平成一个一维张量 flatten_tensor。最后使用 torch.cosine_similarity() 函数计算整个张量的余弦相似度，得到了1.0这个结果。这是因为在这个例子中，我们计算的是同一个张量，因此它们的余弦相似度为1.0。