Cell In[4], line 5 b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, require_grad=True)) ^ SyntaxError: invalid syntax

时间: 2024-05-01 07:21:38 浏览: 153
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invalid syntax是什么错误

这个错误提示是因为 `require_grad` 应该是 `requires_grad`。所以你需要修改这一行代码为： ```python b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True)) ``` 这样就可以解决这个语法错误了。
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invalid syntax 是一个 Python 的语法错误

invalid syntax 是一个 Python 的语法错误，通常发生在 Python 解释器无法理解代码时。 这个错误会出现在很多不同的情况下，例如: 1. 括号、引号、分号等常见拼写错误。 2. 少了或多了任何必要的冒号。 3. 函数参数使用的位置、数量、符号等有误。 4. 使用保留字或非法标识符等错误命名变量或函数。 5. 不同版本的 Python 语言或库之间的兼容性问题。 当程序出现 invalid syntax 错误时，Python 解释器会打印出错误提示信息，指出错误所在的行数以及具体错误的类型和位置。 开发者可以按照提示信息来检查代码并修复错误。 需要注意的是，Python 对缩进非常敏感，如果缩进不正确也可能会触发 invalid syntax 错误。因此，在编写 Python 代码的过程中，应该仔细检查缩进是否正确，并始终尊重 Python 的缩进规则。

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 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 class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) 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

predicted_tokens.requires_grad_() ... 这样可以确保predicted_tokens是需要梯度计算的张量。 如果以上方法仍然没有解决问题，那么可能是其他部分的代码引起了错误。请提供更多的上下文或详细的错误信息...

Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn : 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

为了解决这个问题，您可以将张量的requires_grad属性设置为True，以确保其梯度可以被计算。 请修改您的代码如下： python class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__...

class PositionalEmbedding(nn.Module):     def __init__(self, d_model, max_len=5000):         super(PositionalEmbedding, self).__init__()         # Compute the positional encodings once in log space.         pe = torch.zeros(max_len, d_model).float()         pe.require_grad = False         position = torch.arange(0, max_len).float().unsqueeze(1)         div_term = (torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model)).exp()         pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)         pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)         pe = pe.unsqueeze(0)         self.register_buffer('pe', pe)

在构造函数中，首先创建了一个形状为 (max_len, d_model) 的全零张量 pe，并将其设置为不可训练 (require_grad = False)。接着创建了两个辅助张量 position 和 div_term。position 是一个从 0 到 max_...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn :class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): 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

这个错误通常是因为损失函数中的某个张量没有设置requires_grad=True，导致无法进行反向传播。为了解决这个问题，您可以在计算得分时将predicted_tokens和target_tokens设置为需要梯度计算。 请修改forward...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): 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

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_...
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