F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0是什么意思

这行代码使用了 PyTorch 中的 softmax 函数 F.softmax，对模型的输出进行了处理。具体来说，它将模型输出的前 strat_num 个元素除以 2.0，然后对其进行 softmax 计算，得到的结果是一个概率分布。其中除以 2.0 的操作可以看作是对模型输出的缩放，缩小输出值的范围，使得 softmax 输出的概率更加明显，更容易区分。

相关问题

for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): x = x.to(self.device) label = label.to(self.device) outputs = self.net(x)#得到新模型的输出 target_curr = label pre_ce = outputs.clone() pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num] loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)#新模型和目标结果的交叉熵 loss_distill = 0 if self.distillation: with torch.no_grad(): outputs_old = self.old_model(x) t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num] loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) loss = loss + 10 * loss_distill逐行解释

这段代码是一个使用知识蒸馏技术训练神经网络的实现示例，以下是逐行解释：

- `for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader):`
- 对训练数据进行迭代，`x`是输入数据，`label`是对应的标签。
- `x = x.to(self.device)`
- 将输入数据移动到指定的设备上（如GPU）。
- `label = label.to(self.device)`
- 将标签数据移动到指定的设备上（如GPU）。
- `outputs = self.net(x)`
- 将输入数据通过新模型进行前向计算，得到输出结果。
- `target_curr = label`
- 将当前模型的输出结果作为目标结果。
- `pre_ce = outputs.clone()`
- 对当前模型的输出结果进行深拷贝，以便后续计算知识蒸馏损失。
- `pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num]`
- 从当前模型的输出结果中截取出需要计算损失的部分。
- `loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)`
- 计算当前模型的输出结果和目标结果之间的交叉熵损失。
- `loss_distill = 0`
- 初始化知识蒸馏损失为0。
- `if self.distillation:`
- 如果启用了知识蒸馏，则进行下列操作。
- `with torch.no_grad():`
- 关闭梯度计算。
- `outputs_old = self.old_model(x)`
- 将输入数据通过旧模型进行前向计算，得到输出结果。
- `t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num]`
- 从旧模型的输出结果中截取出需要计算知识蒸馏损失的部分，并将其转化为独热编码。
- `loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1))`
- 计算新模型和旧模型的输出结果之间的知识蒸馏损失，主要包括两部分：一是将新模型的输出结果和旧模型的输出结果进行softmax操作，并将结果进行二元交叉熵计算；二是将旧模型的输出结果进行softmax操作，再将其转化为独热编码。其中，`F`是PyTorch中的函数库。
- `loss = loss + 10 * loss_distill`
- 将交叉熵损失和知识蒸馏损失进行加权求和，其中10是超参数，可根据实际情况进行调整。最终得到总损失函数，用于进行反向传播更新模型参数。

if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn)

这段代码主要是实现了注意力机制中的相对位置编码，用于捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。如果temporal为True，则使用时间维度的相对位置编码，否则使用空间维度的相对位置编码。在加入相对位置编码后，还进行了softmax操作，用于计算注意力权重。如果存在掩码，则在softmax操作前将掩码加入到注意力矩阵中。