在pytorch中,这里为什么要用到transpose(1,2):loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
时间: 2024-06-06 14:09:46 浏览: 14
transpose(1,2)的作用是对矩阵进行转置。在这里,y_pred_poi_adjusted是一个大小为(batch_size, seq_len, num_classes)的张量,其中batch_size表示批量大小,seq_len表示序列长度,num_classes表示类别数量。而y_poi是一个大小为(batch_size, seq_len)的张量,其中每个元素表示相应位置的标签。为了计算损失,需要将y_pred_poi_adjusted的形状转换为(batch_size, num_classes, seq_len),使得每个batch中的每个预测值与相应的标签对应。因此需要使用transpose(1,2)。
相关问题
在pytorch中,这句话是什么意思:loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
这句话的意思是用预测值 y_pred_poi_adjusted 与真实值 y_poi 计算出 poi 的损失函数。其中,y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2) 是将 y_pred_poi_adjusted 中的第一维和第二维进行转置,使其与 y_poi 的维度相同,方便计算损失函数。criterion_poi 是预定义的损失函数,具体是什么取决于开发者的选择。
在pytorch中,张量A和B的尺寸并不相同,那么它们之间是怎么用如下的代码比较交叉熵损失的:loss_poi = criterion_poi(A.transpose(1, 2), B)
在PyTorch中,如果两个张量的维度不匹配,会根据广播规则进行自动扩展。在你提供的代码中,`criterion_poi`是交叉熵损失函数,它的输入是两个张量,第一个张量`A.transpose(1, 2)`的形状为`(batch_size, num_classes, sequence_length)`,第二个张量`B`的形状为`(batch_size, sequence_length)`。在这种情况下,`B`会被自动广播为`(batch_size, num_classes, sequence_length)`的形状,使得两个张量的形状匹配。然后,PyTorch计算交叉熵损失,即将第一个张量视为预测概率,第二个张量视为真实标签,并计算它们之间的交叉熵损失。