在pytorch中,这句话是什么意思:loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
时间: 2024-05-21 22:11:52 浏览: 36
这段代码表示计算某个模型的输出 y_pred_poi_adjusted 和对应的真实标签 y_poi 之间的损失值,使用的损失函数是 criterion_poi。其中 y_pred_poi_adjusted.transpose(1,2) 是为了将输出的张量维度进行转置,使得后两个维度分别表示序列长度和词汇表大小,方便计算损失。最终计算出的损失值保存在变量 loss_poi 中。
相关问题
在pytorch中,这句话是什么意思:criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
这句话是定义了一个交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)的实例,该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时,所有标签为 -1 的样本将被忽略,不会对损失函数的计算产生影响。
在pytorch中,这里为什么要用到transpose(1,2):loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
transpose(1,2)的作用是对矩阵进行转置。在这里,y_pred_poi_adjusted是一个大小为(batch_size, seq_len, num_classes)的张量,其中batch_size表示批量大小,seq_len表示序列长度,num_classes表示类别数量。而y_poi是一个大小为(batch_size, seq_len)的张量,其中每个元素表示相应位置的标签。为了计算损失,需要将y_pred_poi_adjusted的形状转换为(batch_size, num_classes, seq_len),使得每个batch中的每个预测值与相应的标签对应。因此需要使用transpose(1,2)。