seq2seq训练模型定义看不懂
#@savedef train_seq2seq(net, data_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device):
"""训练序列到序列模型"""
def xavier_init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if type(m) == nn.GRU:
for param in m._flat_weights_names:
if "weight" in param:
nn.init.xavier_uniform_(m._parameters)
net.apply(xavier_init_weights)
net.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
loss = MaskedSoftmaxCELoss()
net.train()
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
xlim=)
for epoch in range(num_epochs):
timer = d2l.Timer()
metric = d2l.Accumulator(2)# 训练损失总和，词元数量
for batch in data_iter:
optimizer.zero_grad()
X, X_valid_len, Y, Y_valid_len =
bos = torch.tensor(] * Y.shape,
device=device).reshape(-1, 1)
dec_input = torch.cat(], 1)# 强制教学
Y_hat, _ = net(X, dec_input, X_valid_len)
l = loss(Y_hat, Y, Y_valid_len)
l.sum().backward() # 损失函数的标量进行“反向传播”
d2l.grad_clipping(net, 1)
num_tokens = Y_valid_len.sum()
optimizer.step()
with torch.no_grad():
metric.add(l.sum(), num_tokens)
if (epoch + 1) % 10 == 0:
animator.add(epoch + 1, (metric / metric,))
print(f'loss {metric / metric:.3f}, {metric / timer.stop():.1f} '
f'tokens/sec on {str(device)}')
问题1：def xavier_init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if type(m) == nn.GRU:
for param in m._flat_weights_names:
if "weight" in param:
nn.init.xavier_uniform_(m._parameters)
这段代码的作用是什么？
问题2：animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
xlim=)
animator在干什么？
问题3：metric = d2l.Accumulator(2)# 训练损失总和，词元数量
metirc、batch的形状是什么样的
问题4：Y[:, :-1]]
为什么要丢弃Y最后一列
针对您的问题，这里是简要的解答：
### 问题1：`xavier_init_weights` 函数的作用
`xavier_init_weights` 函数的作用是对模型中的线性层 (`nn.Linear`) 和 GRU 层 (`nn.GRU`) 的权重参数进行 Xavier（格拉洛福）初始化。这种初始化方法有助于在深层网络中保持信号的传播，避免因初始权重分布不当导致的梯度消失或爆炸问题。
### 问题2：`animator` 的作用
`animator = d2l.Animator` 是用来创建可视化工具，用于动态地绘制训练过程中每个 epoch 的损失变化图。`xlabel='epoch'` 和 `ylabel='loss'` 指定了图表的X轴和Y轴的标签，`xlim` 未给定具体范围，通常用于设置X轴的显示范围。
### 问题3：`metric` 和 `batch` 的形状
- `metric = d2l.Accumulator(2)` 初始化了一个指标累加器，用于累计训练过程中损失的总和和词元的数量。`Accumulator(2)` 表示这个累加器中有两个存储槽位。
- `batch` 的形状根据具体的数据集而定，通常是一个元组，包括输入序列 `X`、输入序列的有效长度 `X_valid_len`、目标序列 `Y`、目标序列的有效长度 `Y_valid_len`。
### 问题4：`dec_input` 中丢弃 `Y` 的最后一列的原因
在构建 `dec_input` 时，通过强制教学策略，将目标序列的开始符（`bos`）与去掉最后一列的目标序列 `Y` 进行拼接。这一步是为了在解码过程中使用实际的目标序列（除去其最后一个标记）作为输入，而非网络预测的输出。这种策略帮助模型更好地学习序列到序列的映射，特别是在训练初期。
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