torch.bmm（）很占cpu吗

根据提供的引用内容，无法得出torch.bmm()是否占用大量CPU的结论。torch.bmm()是PyTorch中的一个矩阵批量相乘函数，它支持TensorFloat32数据的操作。该函数的输入和输出都是Tensor类型的数据，因此它的计算过程需要占用一定的CPU资源。但是，具体占用多少CPU资源取决于输入数据的大小和计算的复杂度。如果输入数据的规模很大，那么计算过程可能会占用较多的CPU资源。如果输入数据的规模较小，那么计算过程可能会占用较少的CPU资源。因此，需要根据具体情况来评估torch.bmm()函数的CPU占用情况。

相关问题

# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

根据你提供的代码，我注意到在模型的前向传播函数中，将问题和答案的张量`input_question`和`input_answer`作为输入，并在模型中进行了一系列操作。

然而，出现了`RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn`错误。这个错误通常发生在尝试对不需要梯度的张量进行反向传播时。

在你的情况下，这个错误可能是由于使用了`torch.nn.Parameter`而导致的。在模型的前向传播函数中，不需要将输入的张量转换为`torch.nn.Parameter`类型。通常情况下，直接将输入的张量传递给模型即可。

因此，将模型的前向传播函数修改如下：

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

请确保在调用`loss.backward()`之前，所有需要梯度计算的参数都设置了`requires_grad=True`。在你的代码中，通过`model.parameters()`获取到的参数已经设置了`requires_grad=True`，所以这部分是正确的。

如果问题仍然存在，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你解决问题。

torch实现添加注意力机制的LSTM神经网络预测

好的，我可以为您介绍一下如何使用 PyTorch 实现带有注意力机制的 LSTM 神经网络预测。下面是实现步骤：

1. 导入 PyTorch 库，定义超参数和设备类型。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义超参数
input_size = 1
hidden_size = 64
num_layers = 2
output_size = 1
seq_len = 10
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 1000

# 定义设备类型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

2. 加载数据集并进行预处理。

# 加载数据集
data = # your dataset

# 对数据进行预处理
data = torch.Tensor(data).unsqueeze(-1)

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:800]
test_data = data[800:]

3. 定义注意力机制模块。

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, seq_len)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, hidden, encoder_outputs):
        # 将隐藏状态复制 seq_len 次
        hidden = hidden.repeat(seq_len, 1, 1)
        # 将隐藏状态和编码器输出拼接在一起
        energy = torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2)
        # 计算注意力权重
        energy = energy.view(-1, self.hidden_size * 2)
        attn_weights = self.softmax(self.attn(energy).view(batch_size, -1, seq_len))
        # 将注意力权重与编码器输出相乘并求和
        context = torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs)
        return context

4. 定义带有注意力机制的 LSTM 神经网络模型。

class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTMAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.attention = Attention(hidden_size)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态和细胞状态
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        # 前向传播
        out, (h, c) = self.lstm(x, (h0, c0))
        # 计算注意力权重并加权求和
        context = self.attention(h[-1], out)
        # 最后一层的输出作为预测值
        out = self.fc(context)
        return out

5. 定义损失函数和优化器。

model = LSTMAttention(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

6. 训练模型。

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(train_data) - seq_len, seq_len):
        # 获取输入和标签
        x = train_data[i:i+seq_len]
        y = train_data[i+seq_len:i+seq_len+1]
        # 将输入和标签移到设备上
        x = x.to(device)
        y = y.to(device)
        # 前向传播、计算损失和反向传播
        output = model(x)
        loss = criterion(output, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

7. 测试模型并可视化预测结果。

with torch.no_grad():
    test_inputs = test_data[:-1].to(device)
    test_labels = test_data[1:].to(device)
    test_outputs = model(test_inputs)
    plt.plot(test_labels.squeeze().cpu(), label='true')
    plt.plot(test_outputs.squeeze().cpu().detach().numpy(), label='predicted')
    plt.legend()
    plt.show()

以上就是使用 PyTorch 实现带有注意力机制的 LSTM 神经网络预测的全部步骤，希望能对您有所帮助。