tensorflow实现余弦cosine相似度

最近对tensorflow日渐失望，不通版本不通模块之间的不兼容问题实在操蛋，导致自己都不知道算法运行的效果差是idea不行的原因还是tensorflow未知bug的原因。

所以，现在倾向于，比较简单的模块，或者轮子，能尽量自己实现就自己实现吧。除了避免未知的bug之外，还能为自己的需求量身定制。自己还能知根知底，避免盲目崇拜。

自己正处在远离tensorflow的边缘。

直接上代码吧：

def tf_cosine_distance(self, tensor1,tensor2):
	"""
	consine相似度：用两个向量的夹角判断两个向量的相似度，夹角越小，相似度越高，得到的consine相似度数值越大
	数值范围[-1,1],数值越大越相似。
	:param tensor1:
	:param tensor2:
	:return:
	"""
    #把张量拉成矢量，这是我自己的应用需求
	tensor1 = tf.reshape(tensor1,shape=(1,-1))
	tensor2 = tf.reshape(tensor2, shape=(1, -1))
	
	# 求模长
	tensor1_norm = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tensor1)))
	tensor2_norm = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(tensor2)))
	
	# 内积
	tensor1_tensor2 = tf.reduce_sum(tf.multiply(tensor1,tensor2))
	cosin = tensor1_tensor2/(tensor1_norm*tensor2_norm)
	
	return cosin