随机生成多条类似的数据 : input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题

如果你想随机生成多条类似的数据，你可以使用PyTorch的随机数生成函数来生成随机的输入问题。下面是一个示例代码，用于生成多条类似的输入问题数据：

import torch

num_samples = 100  # 生成的样本数量
seq_length = 3  # 每个样本的序列长度

input_question = torch.randint(low=1, high=7, size=(num_samples, seq_length), dtype=torch.long)

print(input_question)

在上述示例中，我们使用`torch.randint`函数生成了一个形状为`(num_samples, seq_length)`的随机整数张量，范围从1到6。这将生成100条类似的输入问题数据，每个问题由3个整数组成。

你可以根据需要调整`num_samples`和`seq_length`的值来生成所需数量和长度的数据。

希望这个示例能够帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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。

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) 为什么strat_scores是str型的而不是tensor型的

根据您提供的代码，`start_scores` 应该是一个张量类型的对象，而不是字符串类型。如果您在打印 `start_scores` 的类型时得到了字符串类型的结果，可能是由于模型加载或处理的问题。

以下是一些可能导致 `start_scores` 类型不正确的原因和解决方法：

1. 检查模型是否成功加载：确保通过 `BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)` 成功加载了预训练模型。如果模型加载失败，可能会导致输出结果不正确。

2. 检查模型输入：确保将输入正确传递给模型。您可以使用 `print(input_ids.size(), token_type_ids.size())` 来检查输入张量的形状。确保 `input_ids` 和 `token_type_ids` 的形状符合预期。

3. 检查模型输出：在调用模型后，确保 `start_scores` 的类型是张量。您可以使用 `print(type(start_scores))` 来打印 `start_scores` 的类型。

如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和相关的代码细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。