使用torch定义一个只包含自对抗负采样损失函数的模型,并给出实例看如何使用模型

时间: 2023-08-16 13:07:09 浏览: 47
好的,以下是使用 PyTorch 定义一个只包含自对抗负采样损失函数的模型的示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SelfAdversarialEmbedding(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_sampled): super(SelfAdversarialEmbedding, self).__init__() self.vocab_size = vocab_size self.embedding_size = embedding_size self.num_sampled = num_sampled self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) self.softmax_weights = nn.Parameter(torch.randn(vocab_size, embedding_size)) self.softmax_biases = nn.Parameter(torch.zeros(vocab_size)) def forward(self, input_data): embed = self.embedding(input_data) embed = embed.view(-1, self.embedding_size) # 使用 PyTorch 内置的负采样损失函数 loss = F.cross_entropy(input=embed.mm(self.softmax_weights.t()) + self.softmax_biases, target=input_data.squeeze(), reduction='mean', ignore_index=-1, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') self.add_loss(loss) return embed ``` 在这个示例中,我们定义了一个名为 `SelfAdversarialEmbedding` 的模型类,该模型类继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在模型的 `__init__` 方法中,我们定义了模型的超参数,包括词汇表大小、嵌入维度和负采样数目,并初始化了模型的嵌入层和 softmax 权重、偏置。在模型的 `forward` 方法中,我们首先将输入数据通过嵌入层进行嵌入,然后将嵌入向量重新形状为一个二维张量。接着,我们使用 PyTorch 内置的 `F.cross_entropy` 函数计算自对抗负采样损失函数,并将损失添加到模型中。最后,我们返回嵌入向量。 下面是一个使用该模型的示例: ```python import torch.optim as optim import numpy as np # 设置超参数 vocab_size = 10000 embedding_size = 100 num_sampled = 50 # 创建模型 model = SelfAdversarialEmbedding(vocab_size, embedding_size, num_sampled) # 定义优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # 准备数据 input_data = torch.from_numpy(np.random.randint(vocab_size, size=(32, 1))).long() # 训练模型 for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() embed = model(input_data) loss = model.get_losses() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d, Loss: %.4f' % (epoch+1, loss.item())) ``` 在这个示例中,我们首先设置了模型的超参数,然后创建了一个 `SelfAdversarialEmbedding` 的实例。接着,我们定义了优化器,并准备了一些随机生成的输入数据。最后,我们使用 `backward` 方法进行反向传播,使用 `step` 方法更新模型的权重,并打印出每个 epoch 的损失。 需要注意的是,这里的示例仅用于演示如何使用该模型,实际应用中需要根据具体情况调整超参数和数据预处理。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Pytorch中torch.nn的损失函数

最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所以自己写了一些代码探究一下,并在此记录,如果以后还遇到其他损失函数,继续在此补充。...
recommend-type

在C++中加载TorchScript模型的方法

主要介绍了在C++中加载TorchScript模型的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)

本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建。 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module...
recommend-type

Pytorch之保存读取模型实例

今天小编就为大家分享一篇Pytorch之保存读取模型实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Pytorch中torch.gather函数

在学习 CS231n中的NetworkVisualization-PyTorch任务,讲解了使用torch.gather函数,gather函数是用来根据你输入的位置索引 index,来对张量位置的数据进行合并,然后再输出。 其中 gather有两种使用方式,一种为 ...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入了解MATLAB开根号的最新研究和应用:获取开根号领域的最新动态

![matlab开根号](https://www.mathworks.com/discovery/image-segmentation/_jcr_content/mainParsys3/discoverysubsection_1185333930/mainParsys3/image_copy.adapt.full.medium.jpg/1712813808277.jpg) # 1. MATLAB开根号的理论基础 开根号运算在数学和科学计算中无处不在。在MATLAB中,开根号可以通过多种函数实现,包括`sqrt()`和`nthroot()`。`sqrt()`函数用于计算正实数的平方根,而`nt
recommend-type

react的函数组件的使用

React 的函数组件是一种简单的组件类型,用于定义无状态或者只读组件。 它们通常接受一个 props 对象作为参数并返回一个 React 元素。 函数组件的优点是代码简洁、易于测试和重用,并且它们使 React 应用程序的性能更加出色。 您可以使用函数组件来呈现简单的 UI 组件,例如按钮、菜单、标签或其他部件。 您还可以将它们与 React 中的其他组件类型(如类组件或 Hooks)结合使用,以实现更复杂的 UI 交互和功能。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。