x = self.token_embedding(text).type(self.dtype)
时间: 2024-02-01 16:03:32 浏览: 32
这行代码的作用是将输入的文本进行 tokenization(分词)并将每个 token 转换成对应的 embedding 向量。具体来说,`self.token_embedding` 是一个可以将文本转换成 embedding 的模块,`text` 是输入的文本,`.type(self.dtype)` 是将得到的 embedding 向量转换成指定的数据类型。最终得到的结果是一个形状为 `(batch_size, seq_length, embedding_size)` 的张量,其中 `batch_size` 表示输入的文本数量,`seq_length` 表示每个文本的长度(即 token 数量),`embedding_size` 表示每个 token 转换成的 embedding 向量的维度。
相关问题
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
根据你提供的代码,我看不到明显的问题。这个错误通常发生在尝试对不需要梯度的张量进行反向传播时。
如果你确定错误出现在这段代码中,那么可能是在调用`backward()`方法之前,还有其他地方出现了问题。请确保没有在其他地方对该张量进行了操作,使其不再需要梯度。你可以检查一下是否在模型的其他部分或损失函数中使用了`detach()`或`data`等操作,这些操作都会导致张量不再需要梯度。
另外,你可以尝试将`CustomLoss`类中的`forward()`方法的参数也设置为需要梯度计算的张量:
```python
def forward(self, predicted_tokens, target_tokens):
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,以便我能更好地帮助你解决问题。
torch.nn.transformer进行文本分类
可以使用torch.nn.transformer来进行文本分类,具体流程如下:
1. 准备数据集,将训练数据和测试数据转化为tensor格式。
2. 构建Transformer模型,可以使用PyTorch提供的预训练模型,也可以自行构建模型。
3. 定义损失函数,常用的有交叉熵损失函数。
4. 定义优化器,常用的有Adam优化器。
5. 进行模型训练,使用训练数据对模型进行训练,并在测试数据上进行测试。
6. 对模型进行评估,可以使用准确率、F1分数等指标进行评估。
下面是一个简单的代码示例,用于实现基于Transformer的文本分类:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator
# 将数据集转换为tensor格式
TEXT = Field(tokenize='spacy')
LABEL = LabelField(dtype=torch.float)
train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000)
LABEL.build_vocab(train_data)
train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
(train_data, test_data), batch_size=64, device=torch.device('cuda'))
# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
super(TransformerModel, self).__init__()
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
self.model_type = 'Transformer'
self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.ninp = ninp
self.decoder = nn.Linear(ninp, 1)
self.init_weights()
def generate_square_subsequent_mask(self, sz):
mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
return mask
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src, src_mask):
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src, src_mask)
output = output.mean(dim=0)
output = self.decoder(output)
return output.squeeze()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
model = TransformerModel(len(TEXT.vocab), 512, 8, 2048, 6, dropout=0.5).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005)
# 进行模型训练
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
model.train()
epoch_loss = 0
for batch in iterator:
optimizer.zero_grad()
src = batch.text
trg = batch.label
src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
output = model(src, src_mask)
loss = criterion(output, trg)
loss.backward()
optimizer.step()
epoch_loss += loss.item()
return epoch_loss / len(iterator)
# 在测试数据上进行测试
def evaluate(model, iterator, criterion):
model.eval()
epoch_loss = 0
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
src = batch.text
trg = batch.label
src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
output = model(src, src_mask)
loss = criterion(output, trg)
epoch_loss += loss.item()
return epoch_loss / len(iterator)
N_EPOCHS = 10
best_valid_loss = float('inf')
for epoch in range(N_EPOCHS):
train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
valid_loss = evaluate(model, test_iterator, criterion)
if valid_loss < best_valid_loss:
best_valid_loss = valid_loss
torch.save(model.state_dict(), 'tut6-model.pt')
print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Val. Loss: {valid_loss:.3f}')
```
该示例中使用了IMDB数据集来进行文本分类,使用了PyTorch提供的Transformer模型,并使用Adam优化器进行模型训练。在进行模型训练时,使用了交叉熵损失函数来计算损失。最后,通过在测试数据上进行测试,评估了模型的性能。