text.argmax(dim=-1)
时间: 2024-05-28 19:13:21 浏览: 22
这个代码片段看起来是在使用 PyTorch 中的一个张量操作。`argmax(dim=-1)` 的作用是在最后一个维度上取最大值的索引。具体来说,如果我们有一个张量 `text`,它的形状为 `(batch_size, sequence_length, num_classes)`,那么 `text.argmax(dim=-1)` 就会返回一个形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的张量,其中的每个元素是 `num_classes` 维度上概率最大的类别的索引。这个操作通常用于分类问题中,比如在模型的输出层使用 softmax 函数将每个类别的概率归一化后,我们可以使用 `argmax()` 找到最有可能的类别。
相关问题
x[torch.arange(x.shape[0]), text.argmax(dim=-1)]
这行代码使用 PyTorch 中的张量索引(tensor indexing)操作,它的作用是获取张量 `text` 中每一行(即第0维)最大值的索引,然后使用这些索引在 `x` 中获取对应的值。换句话说,它将输出一个与 `text` 的形状相同的张量,其中每个元素都是 `x` 中与该行最大值对应的值。
具体地,`torch.arange(x.shape[0])` 生成一个长度为 `x` 的第0维长度的整数序列,例如如果 `x` 的形状为 `(3, 4, 5)`,则这个序列为 `tensor([0, 1, 2])`。`text.argmax(dim=-1)` 对 `text` 沿着最后一维(即 `-1`)取最大值的索引,得到一个形状为 `(3, 4)` 的张量。然后使用这个张量作为索引,在 `x` 中获取对应的值。具体来说,`x[torch.arange(x.shape[0]), text.argmax(dim=-1)]` 将会产生一个形状为 `(3, 4)` 的张量,其中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素为 `x[i, j, text[i, j].argmax()]`。
这段代码的作用是什么 for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(prompt,user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids)
这段代码的作用是对一个序列的第二维进行循环遍历,其中seq是一个Tensor类型的序列。具体操作是通过range()函数来生成一个从0到seq.size(1)-1的整数序列,然后用for循环依次遍历这个整数序列中的每一个元素,将其保存在变量idx中,以便进行后续的操作。
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