nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))
时间: 2024-04-18 22:24:01 浏览: 27
这段代码是使用负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)来计算多标签分类问题的损失。
首,`logprobs`是模型预测的结果,它是一个张量,形状为(batch_size, num_labels),其中`batch_size`是批量的大小,`num_labels`是标签的数量。`logprobs`中的每个元素表示模型对每个标签的预测概率的对数值。
`target`是真实标签,它是一个张量,形状为(batch_size,),其中每个元素表示样本的真实标签。这里使用了`unsqueeze(1)`将`target`的维度从(batch_size,)变为(batch_size, 1),以便与`logprobs`进行广播操作。
`gather()`函数根据索引从`logprobs`中选择对应位置的预测概率,并返回一个新的张量。其中,`dim=-1`表示在最后一个维度上进行索引操作,也就是在每个样本的预测概率中选择对应的标签预测概率。
最后,使用负对数似然损失函数将所选的预测概率计算为对数值,并返回一个具有相同形状的张量作为损失。这个损失张量将用于计算模型的总损失。
需要注意的是,这段代码仅计算了单个样本的损失,如果要计算整个批量的损失,还需要将每个样本的损失进行平均或求和,具体取决于你的需求。
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model = CBOW(word_size, EMDEDDING_DIM) loss_function = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) #开始训练 for epoch in range(100): total_loss = 0 for context, target in data: context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix) log_probs = model(context_vector) total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]])) optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()
这段代码展示了一个 CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型的训练过程。首先,通过实例化 CBOW 模型来创建一个模型对象,其中 word_size 是词汇表的大小,EMBEDDING_DIM 是嵌入维度。然后,定义损失函数为负对数似然损失函数(NLLLoss)。接着,创建一个优化器对象,使用随机梯度下降(SGD)算法来更新模型参数,学习率为 0.001。
接下来是训练过程。代码中使用了一个嵌套的循环结构,外层循环控制训练的轮数,内层循环遍历训练数据集中的每个样本。在内层循环中,首先通过 make_context_vector 函数将上下文转换为张量形式(通过 word_to_ix 字典将单词映射为索引),然后将上下文张量作为输入传递给 CBOW 模型,得到预测的目标单词的对数概率。接着计算预测结果与真实目标之间的损失,并累加到 total_loss 中。
在每个样本处理完成后,调用 optimizer.zero_grad() 将梯度置零,然后调用 total_loss.backward() 计算损失对模型参数的梯度,并调用 optimizer.step() 更新模型参数。
重复上述过程,直到完成指定的训练轮数。通过不断迭代优化模型参数,使得模型能够预测目标单词的概率分布接近真实分布,从而实现词嵌入的训练。
test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item()
这段代码是计算模型输出结果和真实标签之间的负对数似然损失函数(loss),其中output是模型的输出结果,target是真实标签。F.nll_loss是PyTorch中的一个函数,用于计算负对数似然损失函数。size_average=False表示损失函数值不需要进行平均,item()方法用于获取张量tensor中的单个元素值。最终,test_loss是一个标量值,表示模型在测试集上的损失函数值。