mask predictions loss 代码

这是一个基于PyTorch的示例代码，用于计算掩码预测损失（mask predictions loss）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 假设模型的输出为logits，形状为(batch_size, seq_length, vocab_size)
logits = torch.randn(32, 10, 100)  # 示例输入数据

# 假设真实的标签是targets，形状为(batch_size, seq_length)
targets = torch.randint(0, 100, (32, 10))  # 示例真实标签

# 定义掩码，将非掩码部分设为0，掩码部分设为1
mask = torch.ones_like(targets)
mask[targets == 0] = 0

# 将logits和targets根据掩码进行筛选
logits_masked = logits[mask == 1]
targets_masked = targets[mask == 1]

# 计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(logits_masked, targets_masked)

# 打印损失值
print(loss.item())

在这个示例代码中，我们首先假设模型的输出为`logits`，形状为`(batch_size, seq_length, vocab_size)`，其中`batch_size`表示批次大小，`seq_length`表示序列长度，`vocab_size`表示词汇表大小。

接下来，我们假设真实的标签是`targets`，形状为`(batch_size, seq_length)`。我们通过定义一个掩码（`mask`），将非掩码部分设为0，掩码部分设为1。这里假设掩码的值为0。然后，我们根据掩码将`logits`和`targets`进行筛选，得到被掩码部分的预测结果`logits_masked`和真实标签`targets_masked`。

最后，我们使用交叉熵损失函数（`F.cross_entropy`）计算损失。最后的损失值可以通过`loss.item()`获取。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能会根据具体应用和模型的不同而有所不同。