mask_logits = self.mask_predictor(mask_features)是什么意思

这段代码出现在一些基于Transformer的语言模型中，其中self.mask_predictor是一个用于预测下一个词的分类器，它将输入的mask_features作为输入，输出一个大小为词汇表大小的向量。该向量中每个元素都代表了对应词汇在当前上下文环境中作为下一个词的可能性。mask_features是从模型的中间层中提取出来的表示，它被用于提示模型在当前上下文中预测下一个词。在预测过程中，输入的文本序列中会随机某些位置被替换成特殊的[MASK]符号，表示该位置需要被模型预测出来的词。模型在预测时会利用mask_predictor输出的向量来计算该位置上每个词的概率，从而选择最可能的词作为预测结果。

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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。

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