attention_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(0)
时间: 2024-06-07 18:10:51 浏览: 7
这行代码的作用是将attention_weights的维度从[batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]扩展到[1, 1, batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]。这样做是为了方便后面进行可视化或者其他操作,例如绘制注意力热图。其中,第一个unsqueeze(0)将维度从[batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]扩展到[1, batch_size, num_heads, seq_len, seq_len],第二个unsqueeze(0)将维度再次扩展到[1, 1, batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]。
相关问题
解释d2l.show_heatmaps(attention_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(0),
这段代码的作用是用来展示注意力权重矩阵的热力图。其中,attention_weights是一个注意力权重矩阵,unsqueeze(0).unsqueeze(0)的作用是将矩阵的维度扩展为(1, 1, seq_len_q, seq_len_k),其中seq_len_q和seq_len_k分别是查询序列和键序列的长度。展示热力图的过程可以通过调用d2l.plot_heatmap函数来实现。
def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, 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
在你的代码中,你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。
然而,在使用`torch.nn.Parameter`时,你不需要再次设置`requires_grad=True`,因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。
另外,在计算attention权重时,你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化,而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。
对于logits的计算,没有发现明显的问题。
总的来说,修改后的代码如下所示:
```python
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
```
请确保在使用`loss.backward()`之前,所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题,请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。
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