def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss每一步解释
时间: 2023-05-22 14:01:44 浏览: 60
这是一个计算交叉熵损失函数的函数,输入参数包括线性输出(linear_output)、标签(label)和权重(weights)。函数中使用了PyTorch中的log_softmax函数和softmax函数,计算出分类输出(class_output)和概率值(n)。然后找到最大的分类输出(max_class),并将其对应的标签作为预测值(y_hat)。
相关问题
以下代码多次计算损失的值始终不变? class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) 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
根据你提供的代码,我注意到你没有在模型中计算损失或者进行反向传播的步骤。因此,即使多次运行代码,损失值仍然保持不变。
如果你想计算损失并进行反向传播,你需要在模型中添加一个损失函数,并在训练循环中调用该损失函数计算损失,并调用 `loss.backward()` 进行反向传播。
以下是一个示例的训练循环,展示了如何计算损失并进行反向传播:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
output = model(input_question, input_answer)
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
# 反向传播和参数更新
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印每个epoch的损失
print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")
```
在上述示例中,我们首先定义了模型和损失函数。然后,我们使用一个优化器(如随机梯度下降)来更新模型的参数。在训练循环中,我们进行了前向传播,计算了损失,然后进行了反向传播和参数更新。最后,我们打印每个epoch的损失。
请根据你的具体需求和模型来修改上述示例代码。希望对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
解决jupyter出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__
对您提供的问题,我可以给出以下回答:
针对引用中的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的错误,可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本,而在这些版本中,contrib模块已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本,或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。
以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的seq_loss.py文件的修改方法:
```python
import tensorflow as tf
def sequence_loss(logits, targets, weights):
with tf.name_scope("sequence_loss"):
losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
mask = tf.sequence_mask(weights)
losses = tf.boolean_mask(losses, mask)
return tf.reduce_mean(losses)
```
针对引用中的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.keras.utils' has no attribute 'multi_gpu_model'的错误,可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本,而在这些版本中,multi_gpu_model函数已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本,或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。
以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的修改方法:
```python
import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = create_model()
model.compile(...)
model.fit(...)
```
针对您提供的问题,出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__'的错误,可能是因为您的TensorFlow版本过低,不支持__version__属性。解决这个问题的方法是升级TensorFlow到最新版本,或者使用其他方法获取TensorFlow的版本信息,例如:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```