其中在训练阶段,损失函数通常需要进行mask操作,因为一个batch中句子的长度通常是不一样的,一个batch中不足长度的位置需要进行填充(pad)补0,最后生成句子计算loss时需要忽略那些原本是pad的位置的值,即只保留mask中值为1位置的值,忽略值为0位置的值,具体演示如下: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functi...
一般而言,我们会在文本预处理过程中的填充步骤使用前者,在RNN运算过程中的压缩填充步骤使用后者。 3.损失计算中的mask 既然说到序列填充,我们知道我们不只是要填充需要输入到Encoder中的数据,同时也要填充用于计算loss的数据,即target data。填充的方式和前面的并没有什么区别,只是在计算损失的时候需要注意一些事项。 ...
PyTorch提供了多种方式来实现这种mask操作,以下是几种常用的方式: 1. 使用torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index)函数: CrossEntropyLoss函数中的ignore_index参数可用于指定忽略的目标类别的索引。在seq2seq模型中,我们可以将目标序列中的填充符号索引指定为ignore_index,然后计算损失函数时,PyTorch会自动忽略这些填充...
nll_loss(log_prob, labels) return loss 底层实现 使用基本pytorch操作实现交叉熵。防止了softmax的上下溢出。 class CrossEntropyLoss(nn.Module): def __init__(self,weight = None,ignore_index= -100): super().__init__() self.weight = weight self.ignore_index = ignore_index def forward(self,...
即便位于<PAD>的transformer会疯狂的和有意义的position做qkv，也会输出embedding，但是我们不算它的loss...
可能存在两个问题：1.检查框的坐标，确保[xmin，ymin，xmax，ymax]为正 1.确保遮罩的长度与框的长度...
我看了你的日志信息，你的“loss_mask”第一次变成了nan，我猜可能是计算“loss_mask”出了问题，所以我建议你：1.确保遮罩图像已规格化为0，1之间。1.如果你确定1没问题，建议你看看“loss_mask”的计算是否正确。
x=Variable(torch.FloatTensor([1.,1]),requires_grad=True)div=Variable(torch.FloatTensor([0.,1]))y=x/div #=>y is[inf,1]mask=(div!=0)#=>mask is[0,1]loss=y[mask]loss.backward()print(x.grad)# grad is[nan,1],but expected[0,1] ...
掩码矩阵mask的制作 defmaskNLLLoss(inp,target,mask):nTotal=mask.sum()crossEntropy=-torch.log(torch.gather(inp,1,target.view(-1,1)))loss=crossEntropy.masked_select(mask).mean()loss=loss.to(device)returnloss,nTotal.item() a=torch.gather(torch.tensor([1,2,3,4]),0,torch.tensor([3,2...
loss = 1/m * np.sum(np.abs(y-y_pred)) J.append(loss) mask = (y-y_pred).copy() mask[y-y_pred > 0] = 1 mask[mask <= 0] = -1 W = W + lr * 1/m * mask.dot(X.T) # 作图 y1 = W[0,0] + W[0,1]*1