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

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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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

注释如下：

class TransformerClassifier(torch.nn.Module):  # 定义一个名为TransformerClassifier的继承自nn.Module的类
    def __init__(self, num_labels):　# 初始化函数，num_labels为标签数
        super().__init__()  # 调用父类的构造函数
        self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels)  # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels
        # print(self.bert.config.hidden_size) #768
        self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1)  # 定义dropout层，丢弃概率为0.1
        self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为num_labels

        self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为2

        self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为2

    def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids):  # 前向传播函数，输入参数分别为input_ids、attention_mask、token_type_ids
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)  # 将输入传入self.bert中，得到输出
        logits = outputs.logits  # 从输出中得到logits

        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.regress1(logits))  # 将logits输入到self.regress1中，经过relu函数后得到death
        death = self.regress2(death)  # 将death输入到self.regress2中，得到死亡概率

        life = F.relu(self.regress3(logits))  # 将logits输入到self.regress3中，经过relu函数后得到life
        life = self.regress4(life)  # 将life输入到self.regress4中，得到生存概率

        return clas, death, life  # 返回分类结果、死亡概率、生存概率

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

根据你提供的代码，无法直接对`mask`进行求导是因为你在`forward`函数中返回了`mask`张量，而`mask`张量并没有设置`requires_grad=True`。要使得`mask`张量可以进行求导，你需要将其设置为可求导的张量。

以下是修改后的代码示例：

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

    for i in range(logits.size(0)):
        top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:]
        mask[i, top_100_indices] = 1

    return mask

在修改后的代码中，我在创建`mask`张量时设置了`requires_grad=True`，以使其成为可求导的张量。这样，在进行反向传播时，梯度会传递到`mask`张量，并可以进行梯度更新或其他操作。

希望这能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。