y_hat = torch.squeeze(torch.where(y_hat>0.5,torch.tensor(1.0),torch.tensor(0.0)))

这是一个对 y_hat 进行阈值处理的操作。torch.where() 函数根据条件选择两个张量中的元素，然后使用 torch.squeeze() 函数将结果的维度为 1 的维度去除，得到一个一维张量。其中，y_hat>0.5 是条件，如果满足条件则将对应位置的元素设为 1.0，否则设为 0.0。最终得到的结果是将 y_hat 中大于 0.5 的值设为 1.0，小于等于 0.5 的值设为 0.0，并且去除了结果的维度为 1 的维度。

相关问题

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1) # 添加一个维度，并复制到和x_test维度相同 x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep) 报错：Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

这个错误是因为在使用torch.gather函数时，index参数的维度与input参数的维度不匹配。

在你的代码中，x_test是一个形状为[3, 5]的张量，而ids_keep是一个形状为[3, 3, 1]的张量。在torch.gather函数中，index参数的维度应该和input参数的维度一致，或者在某些维度上是1。

要解决这个问题，你可以使用squeeze函数在ids_keep张量的最后一个维度上去掉1，使其形状变为[3, 3]。这样，再将其通过repeat函数复制到形状为[3, 3, 5]，以便和x_test的维度匹配。修改后的代码如下：

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]])
ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1)  # ascend: small is keep, large is remove
ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)
ids_keep = ids_shuffle[:, :3]
ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1).squeeze(-1)  # 去掉最后一个维度，并复制到和x_test维度相同
x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep)

这样修改后，你就可以成功执行torch.gather函数，并得到正确的结果。

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = torch.stack(score) return score 损失没有任何改变

根据你提供的代码，我注意到你尝试通过将 `score` 列表转换为张量来改变损失。然而，从你的描述中，我理解你想要改变的是 `mask` 张量，而不是 `score`。

在你的代码中，你创建了一个全零的 `mask` 张量，并在循环中根据 `top_100_indices` 更新了一部分元素为 1.0。然后，你将每个更新后的 `mask_i` 副本添加到 `score` 列表中。

如果你想改变 `mask` 张量而不是 `score` 列表，你可以直接使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。以下是修改后的代码示例：

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True

score = [torch.where(torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] == j, torch.tensor(1.0), mask[i, j]).clone()
         for i in range(logits.size(0))
         for j in range(logits.size(1))]

score = torch.stack(score)

return score

在这个例子中，我们使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。对于每个样本和每个位置，我们使用 `torch.where()` 函数根据 `top_100_indices` 来判断是否将元素设置为 1.0 或保持原来的值，并创建一个包含所有修改后的元素的列表。最后，我们将这个列表转换为张量并返回。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。