out[self.mask] = 0
时间: 2023-12-19 09:05:19 浏览: 35
这行代码的作用是将一个数组(或张量)中的特定位置的元素置为0。它使用了一个布尔掩码(mask)来确定哪些位置需要被置为0。在这里,`self.mask`是一个布尔掩码,`out`是一个数组(或张量)。通过`self.mask`来选择需要被置为0的位置,然后将这些位置上的元素赋值为0。这样,最终`out`中的特定位置的元素就被置为了0。
相关问题
class Relu: def __init__(self): self.mask = None def forward(self, x): self.mask = (x <= 0) out = x.copy() out[self.mask] = 0 return out def backward(self, dout): dout[self.mask] = 0 dx = dout return dx
这是一个ReLU激活函数的类实现。ReLU函数的前向传播输出x中所有小于等于0的元素都被置为0,而大于0的元素保持不变。因此,前向传播的过程中需要保存一个掩码mask,用于判断哪些元素需要置为0。反向传播时,输入的dout是损失函数关于该层输出的梯度,因为ReLU函数的导数在输入为0时为0,因此仅需将输入中小于等于0的元素的梯度置为0即可。最终返回该层的输入梯度dx。
class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)
这是一个使用预训练的BERT模型进行分类的PyTorch模型,具体来说,该模型包含以下几个部分:
1. 初始化函数:接受两个参数,一个是输出类别数n_classes,一个是预训练模型的名称PRE_TRAINED_MODEL_NAME,通过调用父类初始化函数来初始化模型。
2. 模型结构:该模型使用预训练的BERT模型作为编码器,通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型,并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中,得到BERT模型的输出。这里使用的是BERT模型的池化输出pooled_output,即将所有单词的输出取平均得到的一维向量,作为文本的表示。接着通过一个Dropout层进行正则化,最后通过一个全连接层进行分类。
3. 前向传播函数:接受两个参数,一个是文本序列input_ids,一个是注意力掩码attention_mask,将这两个参数传入模型结构中,得到模型的输出。
需要注意的是,在使用该模型进行分类时,需要将输入的文本序列转换为对应的input_ids和attention_mask,可以使用tokenizer将文本序列转换为模型所需的格式。在训练模型时,需要使用交叉熵损失函数和优化器对模型进行训练。
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