.view(-1, vocab_size) ?

在上述代码中，`.view(-1, vocab_size)`的作用是将模型输出的logits张量进行形状变换。在这里，`logits`的形状为`(batch_size, sequence_length, vocab_size)`，其中`batch_size`表示批次大小，`sequence_length`表示答案序列的长度，`vocab_size`表示词汇表的大小。

通过使用`.view(-1, vocab_size)`，我们将`logits`张量的形状变为`(batch_size * sequence_length, vocab_size)`。这样做的目的是为了方便计算交叉熵损失函数，该损失函数通常接受形状为`(N, C)`的输入，其中`N`表示样本数量，`C`表示类别数量。

在这个示例中，我们将`logits`视为一个batch中的所有答案序列，并将每个答案序列的预测结果与对应的答句token进行比较。因此，我们需要将形状为`(batch_size, sequence_length, vocab_size)`的`logits`变为`(batch_size * sequence_length, vocab_size)`的形状，以便计算交叉熵损失函数。

希望这样解释清楚了`.view(-1, vocab_size)`的用途。如果还有其他问题，请随时提问！

相关问题

class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中：

- `vocab_size` 是词汇表的大小。
- `embd_size` 是词向量的维度。
- `context_size` 是上下文窗口的大小。
- `hidden_size` 是隐藏层的大小。
- `nn.Embedding(vocab_size, embd_size)` 定义了一个词向量嵌入层，用于将输入的词汇索引转换为对应的词向量。
- `nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size)` 定义了一个线性层，用于将多个词向量拼接成一个输入向量，并将其映射到隐藏层。
- `nn.Linear(hidden_size, vocab_size)` 定义了一个线性层，用于将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布。
- `forward` 方法定义了模型的前向传播过程，其中：
- `inputs` 是一个输入的上下文词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embedded` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，并拼接成一个输入向量，大小为 `(1, 2*context_size*embd_size)`。
- `hid` 是将输入向量映射到隐藏层，并应用激活函数得到的隐藏层输出，大小为 `(1, hidden_size)`。
- `out` 是将隐藏层的输出映射到预测的词汇概率分布，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `log_probs` 是将预测的词汇概率分布应用 softmax 函数，并取对数得到的预测结果，大小为 `(1, vocab_size)`。
- `extract` 方法定义了从 CBOW 模型中提取词向量的操作，其中：
- `inputs` 是一个输入的词汇索引列表，大小为 `(2*context_size,)`。
- `embeds` 是将输入的词汇索引转换为对应的词向量，大小为 `(2*context_size, embd_size)`。

这个 CBOW 模型可以用于训练机器学习模型，使得模型能够根据上下文预测目标词汇，或者用于提取词汇的词向量表示。

class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, input_question, input_answer): 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) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

这个代码片段展示了一个基于注意力机制的问答模型的前向传播过程。该模型使用GRU作为编码器，通过计算问题和答案的注意力权重来获取上下文向量，并将上下文向量输入到解码器中进行预测。

在这段代码中，`input_question`和`input_answer`是作为输入的整数序列，表示问题和答案的标记化数据。`vocab_size`是词汇表的大小，`embed_size`是嵌入层的维度，`hidden_size`是GRU隐藏状态的维度，`topk`是解码时保留的前k个最高概率的标记。

在前向传播过程中，首先将输入的问题和答案序列通过嵌入层进行词嵌入，然后将问题序列输入到GRU编码器中得到最后一个隐藏状态`question_hidden`。接着，将答案序列和问题最后隐藏状态作为初始隐藏状态输入到GRU编码器中，得到答案序列的输出`answer_outputs`。

然后，通过线性层`attention`计算注意力权重，对答案输出进行加权平均得到上下文向量`context_vector`。

最后，通过线性层`decoder`将上下文向量映射为预测的标记概率分布，并使用`torch.topk()`函数获取最高概率的前k个标记的索引。

如果您有关于这段代码的任何问题，请随时提问。