torch.softmax函数和relu

torch.softmax函数和relu是深度学习中常用的激活函数。它们的作用不同，softmax函数通常用于多分类问题中，将输出转化为概率分布；而relu函数则常用于神经网络中，可以增强模型的非线性拟合能力。

具体来说，softmax函数将一个向量转化为概率分布，公式为：
$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}
$$
其中 $x_i$ 表示向量中的第 $i$ 个元素，$n$ 表示向量的长度。softmax函数的输出是一个概率分布，所有元素的和为1。

而relu函数则是一个非线性函数，公式为：
$$
\text{ReLU}(x) = \max(0, x)
$$
当输入 $x$ 大于0时，输出为 $x$；当输入 $x$ 小于等于0时，输出为0。relu函数的作用是增强模型的非线性拟合能力，可以有效地解决梯度消失问题。

相关问题

class Attention(torch.nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(Attention, self).__init__() self.lin1 = torch.nn.Linear(in_features, out_features) self.lin2 = torch.nn.Linear(out_features, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.lin1(x)) x = self.lin2(x) return torch.softmax(x, dim=0).view(-1, 1)这段代码是什么样的注意力机制的代码

这段代码实现的是一种简单的注意力机制，又称为全局注意力。它的输入是一个张量x，经过两层全连接层后输出一个标量，再经过softmax函数将其转换为注意力分布。这个注意力分布可以应用于输入张量的每个元素，以加权其重要性。具体来说，对于输入张量x，注意力分布的大小与x的每个元素相关，大的元素对应的注意力分布大，小的元素对应的注意力分布小。最终，输出是加权平均值，即x的每个元素乘以对应的注意力分布，再求和。

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

注释如下：

class TransformerClassifier(torch.nn.Module):  # 定义一个名为TransformerClassifier的继承自nn.Module的类
    def __init__(self, num_labels):　# 初始化函数，num_labels为标签数
        super().__init__()  # 调用父类的构造函数
        self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels)  # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels
        # print(self.bert.config.hidden_size) #768
        self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1)  # 定义dropout层，丢弃概率为0.1
        self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为num_labels

        self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为2

        self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256)  # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256
        self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2)  # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为2

    def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids):  # 前向传播函数，输入参数分别为input_ids、attention_mask、token_type_ids
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)  # 将输入传入self.bert中，得到输出
        logits = outputs.logits  # 从输出中得到logits

        clas = F.relu(self.classifier1(logits))  # 将logits输入到self.classifier1中，经过relu函数后得到clas
        clas = self.classifier2(clas)  # 将clas输入到self.classifier2中，得到分类结果

        death = F.relu(self.regress1(logits))  # 将logits输入到self.regress1中，经过relu函数后得到death
        death = self.regress2(death)  # 将death输入到self.regress2中，得到死亡概率

        life = F.relu(self.regress3(logits))  # 将logits输入到self.regress3中，经过relu函数后得到life
        life = self.regress4(life)  # 将life输入到self.regress4中，得到生存概率

        return clas, death, life  # 返回分类结果、死亡概率、生存概率