top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) 让它可以求导

要使`torch.topk()`函数的结果能够进行反向传播（求导），你需要设置`requires_grad=True`。

示例代码如下：

top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1)
top_100_values.requires_grad = True

通过将`requires_grad`属性设置为`True`，可以将`top_100_values`张量标记为需要梯度计算。这样，在进行反向传播时，梯度会传递到`top_100_values`张量，并且可以使用它进行梯度更新或其他操作。

请注意，只有`requires_grad`属性为`True`的张量才会保留计算图中的梯度信息。如果你不需要计算梯度或者内存资源有限，也可以将`requires_grad`属性设置为`False`，这样能够节省一些内存空间。

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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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。

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。