x[torch.arange(x.shape[0]), text.argmax(dim=-1)]

这是一个 PyTorch 的张量操作，它的作用是从一个二维张量 `x` 中按行取出每行最大值所对应的下标。具体来说，`torch.argmax(dim=-1)` 表示在张量的最后一维上求最大值，返回一个一维张量，包含每行的最大值所在的列索引。`torch.arange(x.shape[0])` 表示生成一个从0到`x.shape[0]-1`的一维张量，包含每行的行索引。两个张量进行索引操作后，返回一个包含每行最大值的向量。

相关问题

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, dropout, max_len=1000): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.P = torch.zeros((1, max_len, num_hiddens)) X = torch.arange(max_len, dtype=torch.float32).reshape( -1, 1) / torch.pow(10000, torch.arange( 0, num_hiddens, 2, dtype=torch.float32) / num_hiddens) self.P[:, :, 0::2] = torch.sin(X) self.P[:, :, 1::2] = torch.cos(X) def forward(self, X): X = X + self.P[:, :X.shape[1], :].to(X.device) return self.dropout(X) encoding_dim, num_steps = 32, 60 pos_encoding = PositionalEncoding(encoding_dim, 0) pos_encoding.eval() X = pos_encoding(torch.zeros((1, num_steps, encoding_dim))) P = pos_encoding.P[:, :X.shape[1], :] d2l.plot(torch.arange(num_steps), P[0, :, 6:10].T, xlabel=’Row (position)’, figsize=(6, 2.5), legend=["Col %d" % d for d in torch.arange(6, 10)])

这段代码演示了位置编码（Positional Encoding）的计算过程。

首先，定义了一个名为 `PositionalEncoding` 的类，继承自 `nn.Module`。在初始化方法 `__init__` 中，定义了位置编码所需的参数，包括隐藏层大小 `num_hiddens`、dropout 比例 `dropout` 和最大序列长度 `max_len`。然后，创建了一个形状为 `(1, max_len, num_hiddens)` 的张量 `self.P`，用于存储位置编码的值。

接下来，通过计算正弦和余弦函数的值，将位置信息编码到张量 `self.P` 中。具体地，首先创建一个形状为 `(max_len, 1)` 的张量 `X`，其中元素的值从 0 到 `max_len-1`。然后，根据隐藏层大小 `num_hiddens`，计算每个位置上的编码值，并将其分别赋值给 `self.P` 张量的奇数列和偶数列。

在 `forward` 方法中，输入张量 `X` 与位置编码张量 `self.P` 相加，并返回结果。同时，还通过 `dropout` 层对结果进行随机失活处理。

接着，创建了一个位置编码实例 `pos_encoding`，传入隐藏层大小和 dropout 比例，并将其设为评估模式。然后，创建一个形状为 `(1, num_steps, encoding_dim)` 的全零张量 `X`，并将其传入位置编码实例中进行编码。最后，绘制了位置编码张量的部分列的曲线图。

需要注意的是，在绘制曲线图之前，对位置编码实例调用了 `eval()` 方法，将其设为评估模式，以避免在推理过程中应用随机失活。

def __call__(self, pred, label): B = len(label) pred_shape = pred.shape repeat = pred.shape[1]//3200 pred = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) label = torch.stack([label]*repeat, dim=1).view(B*repeat) B = len(label) pred = self.model(pred) max_data, max_idx = torch.topk(pred, k=2, dim=1) pred_true = max_idx[:,0]==label pred_false = max_idx[:, 0] != label loss_true = pred[torch.arange(B), label][pred_true]-pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]][pred_true]+self.margin loss_true = torch.sum(loss_true.mul(self.mul))/(len(loss_true)+1e-5) loss_false = (pred[torch.arange(B), label][pred_false]-pred[torch.arange(B), max_idx[:,0]][pred_false]+self.margin) loss_false = loss_false[loss_false>0] loss_false = torch.sum(loss_false.mul(self.mul))/(len(loss_false)+1e-5) loss = loss_true + loss_false return loss

这段代码定义了一个类的 __call__ 方法，用于计算模型的损失函数。其中传入的参数 pred 是模型的预测结果，label 是真实标签。首先计算 Batch size B 和预测结果的形状 pred_shape，然后根据 repeat 变量将预测结果 pred 和标签 label 进行重复，以便与原始的输入数据形状匹配。然后将预测结果 pred 输入到模型 self.model 中进行计算，得到模型输出 pred。接着使用 torch.topk() 函数找到每个样本中预测概率最大的两个类别的索引 max_idx，以及对应的预测概率 max_data。然后分别计算预测正确的样本的损失和预测错误的样本的损失。对于预测正确的样本，损失等于模型输出中对应类别的预测概率减去次大的预测概率加上 margin，并且将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_true。对于预测错误的样本，只有当模型对正确类别的预测概率小于次大的预测概率加上 margin 时才计算损失，并将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_false。最后将 loss_true 和 loss_false 相加得到总的损失 loss，并返回该值作为模型的训练目标。