loss_ent = -torch.sum(p * (torch.log(p + 1e-5)), dim=1)负号意思
时间: 2023-05-20 16:05:51 浏览: 135
这是交叉熵损失函数的计算公式,用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。其中,p表示模型的预测概率分布,1e-5是为了避免出现log(0)的情况而加上的一个小常数。负号表示取相反数,使得损失值越小越好。
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def entropy_logits(linear_output): p = F.softmax(linear_output, dim=1) loss_ent = -torch.sum(p * (torch.log(p + 1e-5)), dim=1) return loss_ent什么意思
这段代码是计算一个线性输出的熵(entropy)的函数。首先使用 softmax 函数将线性输出转换为概率分布,然后使用交叉熵(cross-entropy)的定义来计算熵。具体来说,对于每个样本,计算其概率分布 p 中每个元素的对数,然后乘以其对应的概率,最后对所有元素求和并取相反数,即可得到该样本的熵。
以下代码存在无法求导反向传播的bug,请你修改:# 反向LSTM input_backward = torch.flip(input, [0]) outputs_backward = [] for t in range(input_backward.size(0)): x = input_backward[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward o = torch.sigmoid(o) h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1]) outputs_backward.append(h_backward[-1]) outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])
这段代码看起来没有明显的无法求导反向传播的 bug,但是如果存在问题的话可能是因为某些操作的输入没有进行 requires_grad=True 的设置。可以尝试添加以下代码,保证所有涉及到反向传播的张量都设置了 requires_grad=True:
```
input_backward.requires_grad_()
self.W_i_backward.requires_grad_()
self.U_i_backward.requires_grad_()
self.b_i_backward.requires_grad_()
self.W_f_backward.requires_grad_()
self.U_f_backward.requires_grad_()
self.b_f_backward.requires_grad_()
self.W_c_backward.requires_grad_()
self.U_c_backward.requires_grad_()
self.b_c_backward.requires_grad_()
self.W_o_backward.requires_grad_()
self.U_o_backward.requires_grad_()
self.b_o_backward.requires_grad_()
```
另外,如果在模型训练时发现该部分无法进行反向传播,可以尝试将该部分的代码放到 `torch.no_grad()` 中,避免该部分的梯度被累加。
```
with torch.no_grad():
input_backward = torch.flip(input, [0])
outputs_backward = []
for t in range(input_backward.size(0)):
x = input_backward[t]
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward)
f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward)
c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward)
c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde
o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward
o = torch.sigmoid(o)
h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1])
outputs_backward.append(h_backward[-1])
outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])
```