ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) cent = (- labels * torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) kld[mask.reshape(B,7**2)] = -100
时间: 2023-04-07 22:03:47 浏览: 78
这是一个关于 PyTorch 深度学习框架的计算问题,我可以回答。这段代码计算了一个分类问题中的 KL 散度,其中 ent 表示熵,cent 表示交叉熵,kld 表示 KL 散度。这段代码还包括了一个 mask,用于过滤掉一些无效的数据。
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jieshixi解释下B = out.size(0)//p # repeat重复指定维度 hidden = self.rnn(out, hidden.repeat(p,1,1,1)) labels = torch.softmax(self.classifier(hidden), 1) labels = labels.reshape(p, B, self.classes, self.ggridsz**2) # (p,64,10,49) 预测出的labels # ent(p,64,49) ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) # ent=-x*log(x)[log以e为底],sum(-2)是以-2维度相加 # cent(p,64,49) pastp是没有rnn之前的概率上面一行的labels是rnn之后的概率 cent = (- labels * torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) # (64,49) kld[mask.reshape(B, self.ggridsz**2)] = -100 locmax = kld.argmax(-1) loc = torch.stack([locmax//self.ggridsz, locmax%self.ggridsz],-1) kld = kld.reshape(B, 1, self.ggridsz, self.ggridsz)
这段代码中,out.size(0)表示out张量的第一个维度的大小,即张量的batch size。//表示整除运算符,p为一个整数。因此,B = out.size(0)//p表示将batch size除以p,得到的结果向下取整,赋值给变量B。
nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))
这段代码是使用负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)来计算多标签分类问题的损失。
首,`logprobs`是模型预测的结果,它是一个张量,形状为(batch_size, num_labels),其中`batch_size`是批量的大小,`num_labels`是标签的数量。`logprobs`中的每个元素表示模型对每个标签的预测概率的对数值。
`target`是真实标签,它是一个张量,形状为(batch_size,),其中每个元素表示样本的真实标签。这里使用了`unsqueeze(1)`将`target`的维度从(batch_size,)变为(batch_size, 1),以便与`logprobs`进行广播操作。
`gather()`函数根据索引从`logprobs`中选择对应位置的预测概率,并返回一个新的张量。其中,`dim=-1`表示在最后一个维度上进行索引操作,也就是在每个样本的预测概率中选择对应的标签预测概率。
最后,使用负对数似然损失函数将所选的预测概率计算为对数值,并返回一个具有相同形状的张量作为损失。这个损失张量将用于计算模型的总损失。
需要注意的是,这段代码仅计算了单个样本的损失,如果要计算整个批量的损失,还需要将每个样本的损失进行平均或求和,具体取决于你的需求。