# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]]) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]]) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step()

你的代码看起来基本上是正确的。你使用了一个自定义的损失函数`CustomLoss`，使用Adam优化器进行参数更新，然后进行了模型的训练。

在训练循环中，你首先将优化器的梯度缓存清零，然后通过模型前向传播得到预测的logits。接着，你使用自定义的损失函数计算损失，并调用`loss.backward()`进行梯度的反向传播。最后，通过`optimizer.step()`来更新模型的参数。

我注意到你的数据中包含了问题和答案的张量 `input_question` 和 `input_answer`。在使用这些数据之前，你需要确保它们已经被转换为适当的数据类型（如torch.LongTensor或者torch.cuda.LongTensor）并且设置了正确的requires_grad属性。

此外，请确保你的自定义损失函数能够正确计算损失，并且输入和输出的形状匹配。如果还有其他问题，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你。