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

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。

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。