想要问一下,paddle是否有类似torch或者numpy那种列表筛选的功能?active_loss=attention_mask_label.reshape(-1)==1 active_logits=fluid.layers.softmax(fluid.layers.reshape(pred, shape=[-1, self.num_classes])) active_logits=active_logits.numpy()[active_loss] labels=labels.reshape(-1)[active_loss].reshape(-1,1) loss = fluid.layers.cross_entropy(to_variable(active_logits), to_variable(labels),ignore_index=0)
activate_loss是个true,false的向量
然后active_logits=active_logits.numpy()[active_loss],就过滤掉为False的行
--这样写的话,loss回传是不是会有问题,想问下paddle本身是否有类似的处理?
10条答案
按热度按时间yi0zb3m41#
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xghobddn2#
paddle暂不支持这种处理。
wpcxdonn3#
那我转到numpy再转回来,这种写法是否回传会有问题,以及有列向量乘矩阵对应行相乘吗
xmakbtuz4#
转换会导致backward出问题。没太理解『有列向量乘矩阵对应行相乘吗』什么意思?
y1aodyip5#
这个样子
ut6juiuv6#
`>>> a = torch.ones(3,4)
jgzswidk7#
paddle.multiply
yiytaume8#
额,paddle 1.8.5有multiply吗
1yjd4xko9#
你看他的标识……我这边找不到这个orz
oyjwcjzk10#
1.8.2版本可以使用paddle.fluid.layers.elementwise_mul