2. 建立模型(1)通过子类化 nn.Module 自定义模型ef="">(2)利用nn.Sequential(3)测试模型2.2定义损失函数和优化器 3. 训练模型3.1从原始模型输出到预测标签logits -> prediction probabilities -> prediction labels的过程3.2 正式训练和测试模型 4. 进行预测并评估模型 5. 改进模型(从模
在torch.distributions.Categorical()中可以通过logits_to_probs获取从logits转换的probs,通过probs_to_logits获取从probs转换的logits,其具体实现如下所示: import torch import torch.nn.functional as F def logits_to_probs(logits, is_binary=False): r""" Converts a tensor of logits into probabilities. ...
最后模型根据这个新的归一化概率分布进行随机采样,选择生成的词语。 importtorchimporttorch.nn.functional as Fdeftemperature_sampling(logits, temperature=1.0):logits=logits / temperatureprobabilities=F.softmax(logits, dim=-1)sampled_token=torch....
importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Linear(10,3)criterion=nn.CrossEntropyLoss()x=torch.randn(16,10)y=torch.randint(0,3,size=(16,))# (16, )logits=model(x)# (16, 3)loss=criterion(logits,y) torch.nn.NLLLoss() 类定义如下
importtorch# 假设 logits 是模型输出logits=torch.tensor([0.8,0.2])probabilities=torch.softmax(logits,dim=0)predicted_class=torch.argmax(probabilities).item()print(f"Predicted class:{predicted_class}")print(f"Probabilities:{probabilities.tolist()}") ...
probabilities=F.softmax(logits,dim=-1)sampled_token=torch.multinomial(probabilities,1)returnsampled_token.item() 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文本的多样性,并且可以通过限制候选词语的...
PyTorch 提供了优雅设计的模块和类torch.nn、torch.optim、Dataset和DataLoader来帮助您创建和训练神经网络。为了充分利用它们的功能并为您的问题定制它们,您需要真正了解它们在做什么。为了培养这种理解,我们将首先在 MNIST 数据集上训练基本的神经网络,而不使用这些模型的任何特性;最初我们只使用最基本的 PyTorch 张量功...
probabilities=F.softmax(logits,dim=-1)sampled_token=torch.multinomial(probabilities,1)returnsampled_token.item() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文...
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=-1) predicted_class = torch.argmax(probabilities, dim=-1) print(f"Predicted class: {predicted_class.item()}") 计算机视觉...
probabilities=F.softmax(logits, dim=-1) sampled_token=torch.multinomial(probabilities, 1) returnsampled_token.item() 4、Top-K Sampling Top-K 采样(在每个时间步选择条件概率排名前 K 的词语,然后在这 K 个词语中进行随机采样。这种方法既能保持一定的生成质量,又能增加文本的多样性,并且可以通过限制候选...