b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)中为什么要用全零张量

全零张量在实际应用中非常常见，原因如下：

1. 初始化：全零张量可以在很多场景下作为初始化，因为在一些情况下，我们并不知道张量中实际存放的值，而在这种情况下使用全零张量，可以保证张量中的值是被初始化过的，有助于加速模型的训练。

2. 聚集：在一些情况下，我们需要对张量中的值进行聚集，例如求和、求平均等操作都需要提前将张量初始化为全零张量。

3. 迭代更新：在一些机器学习的算法中，例如随机梯度下降（SGD）算法，需要对张量进行多次迭代更新，而使用全零张量可以保证每一次更新的结果仅取决于梯度，不受之前的结果影响，从而避免了因为之前结果不准确而导致的错误。

综上所述，使用全零张量在实际应用中非常常见，可以提高模型训练的效率。

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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_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) # 在第1个维度上获取前100名的值 mask = torch.zeros_like(logits) # 创建与 input_question 相同形状的全零张量 # 对于每一行，将前100名的值设为1 for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] # 获取前100名的索引 mask[i, top_100_indices] = 1 return mask 无法求导

根据你提供的代码，无法直接对`mask`进行求导是因为你在`forward`函数中返回了`mask`张量，而`mask`张量并没有设置`requires_grad=True`。要使得`mask`张量可以进行求导，你需要将其设置为可求导的张量。

以下是修改后的代码示例：

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_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1)
    mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True

    for i in range(logits.size(0)):
        top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:]
        mask[i, top_100_indices] = 1

    return mask

在修改后的代码中，我在创建`mask`张量时设置了`requires_grad=True`，以使其成为可求导的张量。这样，在进行反向传播时，梯度会传递到`mask`张量，并可以进行梯度更新或其他操作。

希望这能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = torch.stack(score) return score 损失没有任何改变

根据你提供的代码，我注意到你尝试通过将 `score` 列表转换为张量来改变损失。然而，从你的描述中，我理解你想要改变的是 `mask` 张量，而不是 `score`。

在你的代码中，你创建了一个全零的 `mask` 张量，并在循环中根据 `top_100_indices` 更新了一部分元素为 1.0。然后，你将每个更新后的 `mask_i` 副本添加到 `score` 列表中。

如果你想改变 `mask` 张量而不是 `score` 列表，你可以直接使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。以下是修改后的代码示例：

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True

score = [torch.where(torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] == j, torch.tensor(1.0), mask[i, j]).clone()
         for i in range(logits.size(0))
         for j in range(logits.size(1))]

score = torch.stack(score)

return score

在这个例子中，我们使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。对于每个样本和每个位置，我们使用 `torch.where()` 函数根据 `top_100_indices` 来判断是否将元素设置为 1.0 或保持原来的值，并创建一个包含所有修改后的元素的列表。最后，我们将这个列表转换为张量并返回。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。