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_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices
时间: 2024-04-13 18:28:47 浏览: 131
根据您提供的代码,您可能会遇到以下错误:`RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn`。
这个错误通常发生在您在梯度计算过程中使用了不可训练的张量。在你的代码中,这可能是由于您没有将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`。
您可以按照以下方式修改代码,将这两个张量的`requires_grad`属性设置为`True`:
```python
def forward(self, input_question, input_answer):
question_embed = self.embedding(input_question)
question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练
answer_embed = self.embedding(input_answer)
answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练
# 其他代码...
```
通过将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`,您可以解决这个错误。请确保对需要计算梯度的张量进行适当的设置,以便在需要时进行梯度计算和反向传播。
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) question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_answer) answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 # 其他代码...
你已经正确地将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`,以使它们可训练。然而,这个错误可能是由于其他部分的代码引起的。
请确保在模型的其他部分中,没有对不可训练的张量进行操作或梯度更新。检查你的代码,确认所有涉及梯度计算和反向传播的张量都是可训练的,并且没有对不可训练张量进行任何操作。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以更好地帮助你解决问题。
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:
```python
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。
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