logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,)

时间: 2023-04-09 19:01:40 浏览: 103
这是一个关于代码的问题,我可以回答。这段代码是在一个基于Transformer的神经网络中,将输入的序列经过多层的自注意力和前馈网络处理后,通过一个分类器得到输出的概率分布。具体来说,sequence_output是经过多层Transformer处理后得到的每个位置的向量表示,而classifier则是一个全连接层,将这些向量映射到分类的概率分布上。最终的输出是一个包含概率分布的张量。
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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

def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, 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) return logits

在你的代码中,你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。 然而,在使用`torch.nn.Parameter`时,你不需要再次设置`requires_grad=True`,因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。 另外,在计算attention权重时,你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化,而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。 对于logits的计算,没有发现明显的问题。 总的来说,修改后的代码如下所示: ```python 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) return logits ``` 请确保在使用`loss.backward()`之前,所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题,请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。

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