logits = torch.norm(out, dim=-1) pred = torch.eye(10).to(device).index_select(dim=0, index=torch.argmax(logits, dim=1))

这是一个基于 PyTorch 的分类模型的预测代码，其中 logits 是模型输出的未经 softmax 处理的预测值，torch.norm 函数用于计算每个样本的预测值向量的 L2 范数，torch.argmax 函数用于找到每个样本预测值向量中最大值的下标，最后使用 torch.eye 函数生成一个 10 维的 one-hot 向量，再使用 index_select 函数根据最大值下标选择对应的 one-hot 向量作为预测结果。

相关问题

if self.softmax: logits = torch.softmax(logits, dim=-1)什么意思

这段代码是在一个神经网络模型中进行的，通常是在模型预测阶段使用的。它的作用是将模型输出的 logits（即未经过 softmax 处理的概率向量）进行 softmax 归一化操作，使得每个元素的取值范围都在 0 到 1 之间，并且所有元素的和为 1。这样做的目的是将 logits 转换为概率分布，可以更好地表示模型对不同类别的置信度。这个操作通常是在分类问题中使用的。

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, 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

在你的代码中，你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。

然而，在使用`torch.nn.Parameter`时，你不需要再次设置`requires_grad=True`，因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。

另外，在计算attention权重时，你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化，而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。

对于logits的计算，没有发现明显的问题。

总的来说，修改后的代码如下所示：

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

请确保在使用`loss.backward()`之前，所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题，请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。