scores = torch.mm(feat_all, q.view(self.dim, 1)).squeeze(-1)这行代码什么意思

这行代码的含义是进行矩阵乘法和维度操作。

具体而言，torch.mm()函数是PyTorch中的矩阵乘法操作。它接受两个张量作为输入，将它们视为矩阵，并返回它们的矩阵乘法结果。在给定的示例中，torch.mm(feat_all, q.view(self.dim, 1))表示将feat_all和q.view(self.dim, 1)作为矩阵进行乘法运算。

然后，squeeze(-1)的作用是从张量中去除维度为1的维度。具体而言，squeeze(-1)会删除张量中最后一个维度为1的维度。在给定的示例中，squeeze(-1)的作用是将矩阵乘法结果的最后一个维度为1的维度去除，返回一个降维后的张量。这样得到的scores可以被视为一个标量或者一维张量，用于表示某种匹配或相似度得分。

相关问题

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有：

- d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。
- num_heads：表示attention头的数量。

输入的维度是：

- Q, K, V：三个输入张量的维度都为 [batch_size, seq_length, d_model]，其中batch_size代表batch的大小，seq_length代表输入序列的长度，d_model代表输入向量的维度。
- mask：一个shape为[batch_size, 1, seq_length, seq_length]的张量，用于掩盖无效的位置，使得在计算注意力矩阵时，注意力矩阵中无效位置对应的权重为0。如果没有无效位置，则可以设置为None。

以下代码无法反向传播:class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens.requires_grad = True # target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

这个问题出现在你尝试将`requires_grad`标志设置为非叶子节点张量`predicted_tokens`上。和之前一样，PyTorch只允许更改叶子节点张量的`requires_grad`标志。

为了解决这个问题，你可以使用`.detach()`方法创建一个不需要梯度的新张量来进行计算，并确保将该张量作为模型的输出。这样，该张量将成为计算图的叶子节点，并允许梯度的传播。

下面是修改后的代码示例：

class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomLoss, self).__init__()

    def forward(self, predicted_tokens, target_tokens):
        # 使用.detach()方法创建不需要梯度的新张量
        predicted_tokens = predicted_tokens.detach()

        scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32)
        for i in range(target_tokens.size(1)):
            target_token = target_tokens[:, i]
            max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0]
            scores[:, i] = max_score

        loss = 1 - torch.mean(scores)
        return loss

通过使用`.detach()`方法，您可以确保模型输出的张量成为计算图的叶子节点，从而允许梯度的传播。

请注意，如果您希望`target_tokens`也具有梯度，您需要在创建时将其设置为可训练的，并在需要时进行操作。