if self.softmax: logits = torch.softmax(logits, dim=-1)什么意思

时间: 2024-05-20 15:11:19 浏览: 136
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softmax网络的两种实现

这段代码是在一个神经网络模型中进行的，通常是在模型预测阶段使用的。它的作用是将模型输出的 logits（即未经过 softmax 处理的概率向量）进行 softmax 归一化操作，使得每个元素的取值范围都在 0 到 1 之间，并且所有元素的和为 1。这样做的目的是将 logits 转换为概率分布，可以更好地表示模型对不同类别的置信度。这个操作通常是在分类问题中使用的。
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基于知识蒸馏的中文文本分类项目源码(Bert、xlnet为教师模型，biLST为学生模型)+项目说明.zip

知识函数：用最后一层的softmax前的logits作为知识表示 ## 模型效果 内部数据集测试效果。 Teacher Running time: 116.05915258956909 s | | precision | recall | F1-score | support | | :--------: | :-----...

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

clas = F.relu(self.classifier1(logits)) # 将logits输入到self.classifier1中，经过relu函数后得到clas clas = self.classifier2(clas) # 将clas输入到self.classifier2中，得到分类结果 death = F.relu(self....

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

首先，通过softmax函数计算出logits的概率分布scores。然后，计算出权重因子factor，它是(1-scores)^gamma的幂次方。接下来，对logits应用log_softmax函数得到log_score，并且与factor相乘。最后，使用NLLLoss函数...

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

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) ...

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) # 在第1个维度上获取前100名的值 mask = torch.zeros_like(logits) # 创建与 input_question 相同形状的全零张量 # 对于每一行，将前100名的值设为1 for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] # 获取前100名的索引 mask[i, top_100_indices] = 1 return mask 无法求导

top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch....

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_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_answer) ...

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, 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) return logits

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) ...

我是一个初学者，请你帮我解释以下这段代码的每个变量的含义和每句代码的语法：def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')): assert logits.dim() == 1 # batch size 1 for now - could be updated for more but the code would be less clear top_k = min(top_k, logits.size(-1)) # Safety check if top_k > 0: # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k # torch.topk()返回最后一维最大的top_k个元素，返回值为二维(values,indices) # ...表示其他维度由计算机自行推断 indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None] logits[indices_to_remove] = filter_value if top_p > 0.0: sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) # Remove tokens with cumulative probability above the threshold sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone() sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0 indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove] logits[indices_to_remove] = filter_value return logits

13. cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)：计算softmax函数的累积概率值。 14. sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p：返回累积概率大于top_p的索引。...

logits = torch.norm(out, dim=-1) pred = torch.eye(10).to(device).index_select(dim=0, index=torch.argmax(logits, dim=1))

这是一个基于 PyTorch 的分类模型的预测代码，其中 logits 是模型输出的未经 softmax 处理的预测值，torch.norm 函数用于计算每个样本的预测值向量的 L2 范数，torch.argmax 函数用于找到每个样本预测值向量中最大值...

生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

这段代码定义了一个名为"ConcreteAutoencoderFeatureSelector"的类，它有几个参数，包括：K（特征数目），output_function（输出函数），num_epochs（迭代次数），batch_size（批大小），learning_rate（学习率），...

def entropy_logits(linear_output): p = F.softmax(linear_output, dim=1) loss_ent = -torch.sum(p * (torch.log(p + 1e-5)), dim=1) return loss_ent什么意思

首先使用 softmax 函数将线性输出转换为概率分布，然后使用交叉熵（cross-entropy）的定义来计算熵。具体来说，对于每个样本，计算其概率分布 p 中每个元素的对数，然后乘以其对应的概率，最后对所有元素求和并取...

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码，同一文件夹下，有一个html代码，叫做classify.html，代码如下：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> BERT文本分类 <form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = 分类结果：${data.result}; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = 出错了：${error.message}; }); }); </script> </body> </html>，请问为什么打开后有问题呢，帮我解决一下，优化下代码

probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {...

for _ in range(generate_max_len): outputs = model(input_ids=curr_input_tensor) next_token_logits = outputs[0][-1, :] #size:[vocab size] # 对于已生成的结果generated中的每个token添加一个重复惩罚项，降低其生成概率 for id_ in set(generated): next_token_logits[id_] /= repetition_penalty # 对于[UNK]的概率设为无穷小，也就是说模型的预测结果不可能是[UNK]这个token next_token_logits[tokenizer.convert_tokens_to_ids('[UNK]')] = -float('Inf') filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=topk, top_p=topp) # torch.multinomial表示从候选集合中无放回地进行抽取num_samples个元素，权重越高，抽到的几率越高，返回元素的下标 next_token = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1) if next_token.item() == tokenizer.sep_token_id: # 遇到[SEP]则表明response生成结束 break generated.append(next_token.item()) curr_input_tensor = torch.cat((curr_input_tensor, next_token), dim=0) text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated) print("summary:" + "".join(text))这段什么意思

这段代码是用于基于预训练的语言模型生成文本的过程。它使用了top-k和top-p采样的技术，以及一个重复惩罚项，来生成一个在给定前缀下的文本摘要。其中，top-k采样是指从预测的概率分布中选择前k个最高概率的token，...

def _get_log_p(self, fixed, state, normalize=True): # Compute query = context node embedding query = fixed.context_node_projected + \ self.project_step_context(self._get_parallel_step_context(fixed.node_embeddings, state)) # Compute keys and values for the nodes glimpse_K, glimpse_V, logit_K = self._get_attention_node_data(fixed, state) # Compute the mask mask = state.get_mask() # Compute logits (unnormalized log_p) log_p, glimpse = self._one_to_many_logits(query, glimpse_K, glimpse_V, logit_K, mask) if normalize: log_p = torch.log_softmax(log_p / self.temp, dim=-1) assert not torch.isnan(log_p).any() return log_p, mask

这是一个Python类方法，名称为"_get_log_p"，它的参数包括"fixed"、"state"和"normalize"，其中"fixed"和"state"是模型状态的固定值，"normalize"是一个布尔值，表示是否进行标准化。该方法的作用是计算模型的对数...

def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出、标签和...函数中使用了PyTorch的log_softmax和softmax函数，计算出类别输出和每个样本属于第二类的概率。然后找到类别输出中概率最大的类别，作为预测结果。
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视