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 = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1 mask[i] = mask_i RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

抱歉，我之前的回答有误。

这个错误是由于在需要梯度计算的张量上进行了原地操作。PyTorch不允许在需要梯度计算的张量上进行原地操作，因为这会破坏计算图的连接性，导致无法正确计算梯度。

为了解决这个问题，你可以使用`torch.tensor.clone()`函数创建一个副本，并在副本上进行操作。这样可以避免在需要梯度计算的张量上进行原地操作。

以下是修改后的代码示例：

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 = mask[i].clone()  # 创建副本
    mask_i[top_100_indices] = 1
    mask[i] = mask_i.clone()  # 创建副本并赋值回 mask

return mask

在修改后的代码中，我们使用`torch.tensor.clone()`函数创建了一个`mask_i`的副本，并在副本上进行原地操作。然后将副本再次使用`clone()`函数创建一个新的副本，并赋值回`mask`张量，以避免在原地操作原始`mask`张量。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

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 return score AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

非常抱歉，我之前的回答仍然有误。

这个错误是由于你尝试在一个列表对象上调用`size()`方法，而列表对象并没有`size()`方法。根据你的代码，你想要返回一个包含每个样本的`mask_i`副本的列表，而不是返回一个`score`张量。

以下是修改后的代码示例：

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())  # 创建副本并添加到 score 列表中

return score

在修改后的代码中，我们创建了一个空列表 `score`，然后在循环中使用`append()`方法将每个样本对应的`mask_i`副本添加到列表中。最后返回这个列表作为结果。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

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 损失没有任何改变

根据你提供的代码，我注意到你尝试通过将 `score` 列表转换为张量来改变损失。然而，从你的描述中，我理解你想要改变的是 `mask` 张量，而不是 `score`。

在你的代码中，你创建了一个全零的 `mask` 张量，并在循环中根据 `top_100_indices` 更新了一部分元素为 1.0。然后，你将每个更新后的 `mask_i` 副本添加到 `score` 列表中。

如果你想改变 `mask` 张量而不是 `score` 列表，你可以直接使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。以下是修改后的代码示例：

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True

score = [torch.where(torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] == j, torch.tensor(1.0), mask[i, j]).clone()
         for i in range(logits.size(0))
         for j in range(logits.size(1))]

score = torch.stack(score)

return score

在这个例子中，我们使用列表推导式来构建修改后的 `mask` 张量。对于每个样本和每个位置，我们使用 `torch.where()` 函数根据 `top_100_indices` 来判断是否将元素设置为 1.0 或保持原来的值，并创建一个包含所有修改后的元素的列表。最后，我们将这个列表转换为张量并返回。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。