-torch.empty_like(logits, memory_format=torch.legacy_contiguous_format).exponential_().log()
时间: 2024-05-20 07:13:06 浏览: 16
这段代码的作用是创建一个和logits tensor相同大小的空tensor,然后用指数函数生成随机数填充这个空tensor,并取其对数值作为新的tensor。其中,memory_format=torch.legacy_contiguous_format是为了确保新的tensor在内存中是连续存储的,以便后续计算的效率。
这段代码通常用于计算logits tensor的softmax分布,即将logits tensor中的每个元素作为指数函数的底数,然后对所有元素求和,并将每个元素除以总和,得到一个新的分布。在计算softmax分布时,使用指数函数可以将logits中的负值转化为正值,避免了分母为0的问题。
相关问题
m = lambda x: torch.maximum(torch.abs(x)-torch.ones_like(x),torch.zeros_like(x))
这是一个使用PyTorch实现的函数,它的作用是将输入的x中的每个元素取绝对值后减去1,如果结果小于0,则将其设为0,否则保留原值。这个函数可以用于实现L1正则化。具体来说,如果我们在训练神经网络时希望对网络的权重进行L1正则化,就可以将每个权重矩阵作为输入传给这个函数,然后将函数的输出作为正则化项加入损失函数中,从而鼓励权重矩阵中的大部分元素都接近于0,从而实现参数的稀疏化。
torch.zeros_like
torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数,用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下:
```
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数 input 表示输入 tensor,dtype 表示输出 tensor 的数据类型,layout 表示输出 tensor 的布局,device 表示输出 tensor 的设备类型,requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。
举个例子,假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a,我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b:
```
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)
print(a)
print(b)
```
输出如下:
```
tensor([[-1.0225, -0.0818, 0.4041],
[ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
```
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