pytorch output.view(-1, ntokens)

`output.view(-1, ntokens)`是一种PyTorch张量操作，用于将张量的形状（shape）转换为一个二维数组。具体来说，它将张量的第一维展平成一个长度为`-1`的一维数组，而第二维则被设置为`ntokens`。这种操作通常用于将神经网络的输出张量转换为一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。在语言模型中，`ntokens`通常被设置为词汇表的大小，因此`output.view(-1, ntokens)`可以将模型的输出转换为一个二维的词向量矩阵，其中每一行代表一个输入文本序列，每一列代表词汇表中的一个单词。这种形状变换使得我们可以对模型输出进行进一步处理，例如计算交叉熵损失或计算输出的softmax概率分布。

相关问题

pytorch tensor.view(-1)

`tensor.view(-1)`是一种PyTorch张量操作，用于将张量的形状（shape）转换为一维数组。具体地说，`-1`参数告诉PyTorch自动计算数组的长度以适应原始张量的大小。这种操作通常用于将张量展平为一维，并将其传递给神经网络的全连接层进行处理。例如，如果一个张量的形状是(3, 4, 5)，则使用`tensor.view(-1)`会将其转换为一个长度为60的一维数组。

(torch) C:\Users\Administrator>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple usage: conda-script.py [-h] [-V] command ... conda-script.py: error: unrecognized arguments: -i

这个错误是因为 `-i` 参数不是 `conda install` 命令的有效参数。可以尝试去掉 `-i` 参数，使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

如果你需要使用清华镜像源，可以在执行命令前设置清华镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

然后再执行安装命令。