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

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。

def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()

你的第二个问题是关于一个更新函数。这个函数用于更新深度强化学习模型的参数。

首先，函数检查经验缓存(buffer)中的样本数量是否小于批次大小(batch_size)，如果是，则直接返回。接下来，函数根据epsilon的最小值和衰减率更新epsilon的值。

然后，函数从经验缓存中随机采样出一个批次的样本，包括状态(state)，动作(action)，奖励(reward)，下一个状态(next_state)和完成标志(done)。

接着，函数将状态和下一个状态转换为张量，并且去除最后一个元素。

然后，函数通过当前网络(network)计算当前状态对应的Q值(q_values)，并通过目标网络(target_network)计算下一个状态对应的Q值(next_q_values)。

接下来，函数根据当前状态的Q值和动作，选择对应的Q值(q_value)。

然后，函数计算下一个状态的最大Q值(next_q_value)。

接着，函数根据奖励、折扣因子(gamma)、下一状态的最大Q值和完成标志(done)，计算期望Q值(expected_q_value)。

然后，函数计算损失(loss)，通过均方差损失函数(criteria)和期望Q值的离散程度进行计算。接着，函数将优化器(optimizer)的梯度置零，进行反向传播计算梯度，并更新模型的参数。

这样，模型的参数就得到了更新。