关于学习过程中的小点

nfev : 函数求值次数
njev : Jacobian 评估的数量
nit :算法的迭代次数

permute(dims)#维度转换
torch.split #[按块大小拆分张量]

Pytorch.view

Pytorch中使用view()函数对张量进行重构维度，类似于resize()、reshape()。用法如下：view(参数a,参数b,...)，其中总的参数个数表示将张量重构后的维度，如果参数=-1，表示这该维度由pytorch自己补充。

例如张量a的维度为1*6，a.view(2,3)的维度为2*3，a.view(-1,2,1)的维度为3*2*1

torch.Size

torch.Size括号中有几个数字就是几维
第一层（最外层）中括号里面包含了两个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的2
第二层中括号里面包含了三个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的3
第三层中括号里面包含了四个数（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的4

F.softmax

F.softmax作用:
按照行或者列来做归一化的
F.softmax函数语言格式:
# 0是对列做归一化，1是对行做归一化
F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0)

F.log_softmax作用:
在softmax的结果上再做多一次log运算
F.log_softmax函数语言格式:
F.log_softmax(x,dim=1) 或者 F.log_softmax(x,dim=0)

logits

（1）总结来说就是：

f(wx+b)之后的输出，没有归一化的输出值，作为logits。

将logits进行softmax归一化，得到最后的结果。

（2）具体来说是：

也可以这么理解：logits与 softmax都属于在输出层的内容，

logits = tf.matmul(X, W) + bias

再对logits做归一化处理，就用到了softmax：

Y_pred = tf.nn.softmax(logits,name='Y_pred')

——————————————————————

Unscaled log probabilities of shape [d_0, d_1, ..., d_{r-1}, num_classes] and dtype float32 or float64.

可以理解logits ——【batchsize，class_num】是未进入softmax的概率，一般是全连接层的输出，softmax的输入。

CausalLMOutputWithPast

因果语言模型(或自回归)输出的基类

dict 对象

Python 中的 dict 对象是一种 关联式容器 对象，用于保存由键 ( key )到值 ( value )的映射关系。借助关联式容器，程序可快速定位到与指定键相关联的值。 dict 对象在 Python 程序中使用频率非常高，如果应用不当将严重影响程序的执行效率。

实验参数

run_language_modeling.py

mlm: bool = field(default=False, metadata={"help": "训练mask语言模型而不是语言模型"})
mlm_probability: float = field(default=0.15, metadata={"help": "mask语言模型token的loss速率"})
plm_probability: float = field(default=1 / 6,metadata={"help": "置换语言建模时屏蔽令牌的跨度长度与周围上下文长度的比率。"},)
max_span_length: int = field(default=5, metadata={"help": "用于置换语言建模的屏蔽令牌跨度的最大长度。"})
train_embs: Optional[str] = field(default='no', metadata={"help": "whether the train word embeddings"})max_source_length: Optional[int] = field(default=512, metadata={"help": "the max source length of summarization data. "})train_max_target_length: Optional[int] = field(default=100, metadata={"help": "the max target length for training data. "})val_max_target_length: Optional[int] = field(default=100, metadata={"help": "the max target length for dev data. "})

model.train():
在使用pytorch构建神经网络的时候，训练过程中会在程序上方添加一句model.train()，作用是启用batch normalization和drop out。

model.eval():
测试过程中会使用model.eval()，这时神经网络会沿用batch normalization的值，并不使用drop out。

tensor.detach()

从计算图中脱离出来。

假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B. 那么可以这样做：

input_B = output_A.detach()

它可以使两个计算图的梯度传递断开，从而实现我们所需的功能。

返回一个新的tensor，新的tensor和原来的tensor共享数据内存，但不涉及梯度计算，即requires_grad=False。修改其中一个tensor的值，另一个也会改变，因为是共享同一块内存，但如果对其中一个tensor执行某些内置操作，则会报错，例如resize_、resize_as_、set_、transpose_。