上述代码中的outputs和teacher_outputs是softmax之前的值还是之后的值
时间: 2024-03-09 12:47:31 浏览: 18
在知识蒸馏中,通常使用softmax之前的logits作为模型的输出,而不是softmax之后的概率值。这是因为softmax操作会将输出转换为概率分布,而这个分布可能与教师模型的分布存在一些差异,这会导致知识蒸馏的效果变差。
因此,在上述代码中,`outputs`和`teacher_outputs`应该都是softmax之前的logits。在实际应用中,可以通过在模型中添加一个`nn.Identity()`层来获取softmax之前的输出,例如:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
# ... 网络结构 ...
)
self.logits = nn.Linear(512, 10) # 10个类别
def forward(self, x):
x = self.features(x)
logits = self.logits(x)
return logits, nn.Identity()(logits) # 返回logits和softmax之前的输出
```
在这个模型中,`forward()`方法返回两个值:`logits`和`nn.Identity()(logits)`,分别代表softmax之前和之后的输出。在知识蒸馏中,我们通常只使用`nn.Identity()(logits)`来计算loss。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)