在pytorch中,这句话是什么意思:loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
时间: 2024-05-26 08:11:26 浏览: 6
这句话的意思是,通过将y_pred_poi_adjusted向量转置为 (batch_size, seq_len, vocab_size) 的形状,并将其与 y_poi 向量进行比较,计算出通过交叉熵损失函数得到的loss_poi。其中,y_pred_poi_adjusted是经过调整的模型输出语句的向量表示,y_poi是对应的目标对话语句的向量表示,criterion_poi是交叉熵损失函数。
相关问题
在pytorch中,这句话是什么意思:criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
这句话是定义了一个交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)的实例,该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时,所有标签为 -1 的样本将被忽略,不会对损失函数的计算产生影响。
在pytorch中,这里为什么要用到transpose(1,2):loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
transpose(1,2)的作用是对矩阵进行转置。在这里,y_pred_poi_adjusted是一个大小为(batch_size, seq_len, num_classes)的张量,其中batch_size表示批量大小,seq_len表示序列长度,num_classes表示类别数量。而y_poi是一个大小为(batch_size, seq_len)的张量,其中每个元素表示相应位置的标签。为了计算损失,需要将y_pred_poi_adjusted的形状转换为(batch_size, num_classes, seq_len),使得每个batch中的每个预测值与相应的标签对应。因此需要使用transpose(1,2)。
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