解释代码: def loss(self, net_embed, tgt_index, binary_mask): """ Arguments: net_embed N x TF x D tgt_embed N x T x F binary_mask N x T x F """ if tgt_index.shape != binary_mask.shape: raise ValueError("Dimension mismatch {} vs {}".format( tgt_index.shape, binary_mask.shape)) if th.max(tgt_index) != self.num_spks - 1: warnings.warn( "Maybe something wrong with target embeddings computing") if tgt_index.dim() == 2: tgt_index = th.unsqueeze(tgt_index, 0) binary_mask = th.unsqueeze(binary_mask, 0) N, T, F = tgt_index.shape # shape binary_mask: N x TF x 1 binary_mask = binary_mask.view(N, T * F, 1) # encode one-hot tgt_embed = th.zeros([N, T * F, self.num_spks], device=device) tgt_embed.scatter_(2, tgt_index.view(N, T * F, 1), 1) # net_embed: N x TF x D # tgt_embed: N x TF x S net_embed = net_embed * binary_mask tgt_embed = tgt_embed * binary_mask loss = l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), net_embed)) + \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(tgt_embed, 1, 2), tgt_embed)) - \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), tgt_embed)) * 2 return loss / th.sum(binary_mask)
时间: 2023-05-31 16:02:59 浏览: 55
这段代码定义了一个loss函数,接受三个参数:net_embed、tgt_index和binary_mask。其中,net_embed是一个形状为N x TF x D的张量,tgt_index是一个形状为N x T x F的张量,binary_mask是一个形状为N x T x F的张量。函数的作用是计算损失函数,用于训练模型。
首先,代码会检查tgt_index和binary_mask的形状是否一致,如果不一致就会抛出异常。然后,代码会检查tgt_index中最大的值是否等于self.num_spks - 1,如果不等于就会发出警告。最后,如果tgt_index的维度为2,代码会将其转换为三维张量,以便进行后续计算。最终,函数返回一个损失值。
相关问题
def no_weight_decay(self): return {'absolute_pos_embed', 'temporal_embedding'}
这段代码是一个函数,它返回一个集合(set)。集合中包含需要忽略权重衰减(weight decay)的参数名称。具体来说,这个函数返回了两个名称:'absolute_pos_embed'和'temporal_embedding'。在模型训练时,通常会对模型的权重进行衰减,以防止过拟合。但是对于某些参数,如位置编码等,衰减可能会影响模型的性能。因此,这些参数可以通过在优化器中设置不同的权重衰减系数或者完全忽略权重衰减来处理。这个函数的作用就是告诉优化器忽略这两个参数的权重衰减。
def __init__(self, embed_dim):什么意思
这是一个 Python 类的初始化函数(即构造函数),用于创建类的对象时进行初始化操作。它包含一个参数 embed_dim,表示嵌入向量的维度。在创建 ChitGPT 对象时,需要将嵌入向量的维度作为参数传递给此函数。例如:如果想要创建一个维度为 512 的 ChitGPT 对象,可以使用以下代码:
chitgpt = ChitGPT(embed_dim=512)
其中,ChitGPT 是类名,embed_dim=512 是传递给 __init__ 函数的参数。