python"grad_w = X.T.dot(grad_wrt_hidden_l_input)

这段代码是进行反向传播算法中的权重更新，其中X表示输入数据矩阵，grad_wrt_hidden_l_input表示当前隐藏层的输出误差，grad_w表示权重的梯度。通过矩阵乘法X.T.dot(grad_wrt_hidden_l_input)，可以得到该隐藏层对应的权重梯度。这个梯度将被用于更新权重参数，使得神经网络的预测结果更加准确。

相关问题

python"grad_v = hidden_output.T.dot(grad_wrt_out_l_input)"

这行代码是一个矩阵乘法运算，其中：

- `hidden_output`是一个矩阵，表示前一层的输出向量；
- `grad_wrt_out_l_input`是一个向量，表示当前层输出对当前层输入的梯度；
- `grad_v`是一个向量，表示当前层输入对当前层权重的梯度。

具体来说，`hidden_output.T`表示`hidden_output`的转置，将其转置后得到的矩阵与`grad_wrt_out_l_input`向量相乘，得到一个新的向量`grad_v`。

这个操作的目的是计算当前层输入对当前层权重的梯度，用于权重更新。

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

在你的代码中，你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。

然而，在使用`torch.nn.Parameter`时，你不需要再次设置`requires_grad=True`，因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。

另外，在计算attention权重时，你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化，而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。

对于logits的计算，没有发现明显的问题。

总的来说，修改后的代码如下所示：

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)

    return logits

请确保在使用`loss.backward()`之前，所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题，请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。