def forward(self, x): ''' Given input of size (batch_size x input_dim), compute output of the network ''' return self.net(x).squeeze(1) def cal_loss(self, pred, target): ''' Calculate loss ''' # TODO: you may implement L1/L2 regularization here eps = 1e-6 l2_reg = 0 alpha = 0.0001 #这段代码是l2正则，但是实际操作l2正则效果不好，大家也也可以调，把下面这段代码取消注释就行 # for name, w in self.net.named_parameters(): # if 'weight' in name: # l2_reg += alpha * torch.norm(w, p = 2).to(device) return torch.sqrt(self.criterion(pred, target) + eps) + l2_reg #lr_reg=0, 上面这段代码用的是均方根误差torch.sqrt()，均方根误差和kaggle评测指标一致，而且训练模型也更平稳

这段代码是定义了一个前向传播函数（forward）和计算损失函数（cal_loss）的方法。

在前向传播函数中，输入x经过self.net神经网络的计算得到输出，然后通过squeeze(1)操作将输出的维度从(batch_size, 1)压缩为(batch_size)。

在计算损失函数时，首先定义了一个很小的常数eps（用于数值稳定性），然后初始化L2正则化项l2_reg为0，并设置正则化系数alpha为0.0001。

接下来的注释部分是一个L2正则化的实现，遍历self.net神经网络的参数，如果参数名中包含'weight'，则将该参数的L2范数加到l2_reg上。

最后，计算损失函数的值，使用了均方根误差（RMSE）作为主要的损失项。通过调用self.criterion计算预测值pred和目标值target之间的均方误差，再加上一个很小的常数eps，然后将L2正则化项l2_reg加到损失函数中。

综上所述，这段代码实现了一个带有L2正则化的损失函数的计算，并且使用均方根误差作为主要的损失项。

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相关问题

def __len__(self): return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)

这是一个类的方法 `__len__`，它返回一个整数值，表示数据集的长度。

根据提供的代码，`__len__` 方法将 `self.x`（x 数据集）的长度除以 `self.batch_size`（批大小），并使用 `math.ceil` 函数向上取整。这是为了确保返回的长度是一个整数，而不是浮点数。

通过这个方法，可以方便地获取数据集的长度，以便在使用迭代器或者进行循环操作时确定迭代的次数。例如，如果数据集包含 10 个样本，批大小设置为 3，那么返回的长度将是 4，表示迭代器将在 4 次迭代中遍历整个数据集。

def forward(self, x): # [x_len, batch_size, d_model] """ :param x: [x_len, batch_size, emb_size] :return: [x_len, batch_size, emb_size] """ x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [src_len,batch_size, d_model] + [src_len, 1, d_model] return self.dropout(x) # [src_len,batch_size, d_model]

这段代码是什么意思？

这段代码是一个Transformer模型的编码器或解码器中的一个self-attention层的前向传播函数。这个函数的输入x是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量，表示输入序列的嵌入表示。这个函数的输出也是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量，表示经过self-attention处理的序列的嵌入表示。

这个函数首先将输入张量x与self.pe（位置编码矩阵）相加，以加入位置信息。这里的self.pe是在模型初始化时构造的位置编码矩阵，它的形状为[max_len, 1, d_model]，其中max_len是模型支持的最大序列长度，d_model是嵌入向量的维度。在这个函数中，我们使用了x.size(0)来截取self.pe的前x.size(0)行，以保证位置编码矩阵的长度与输入张量的长度相同。

接下来，将得到的结果通过dropout层进行处理，以减少过拟合的影响，并返回处理后的张量。