torch / lua: 从张量中检索 n-best 子集
2017-7-30 9:44:38
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现在有以下代码，它存储了 pred 中每个问题最高分数的索引，并将其转换为字符串。
我想为每个问题的 n-best 索引执行相同的操作，而不仅仅是单个具有最高分数的索引，并将它们转换为字符串。我还想显示每个索引（或每个转换后的字符串）的分数。
所以必须对 scores 进行排序，将 pred 更改为多行/列，而不是 1 x nqs。并且必须能够检索出 pred 中每个条目的相应 score 值。
我对 lua/torch 语法毫无头绪，非常感谢任何帮助。
nqs=dataset['question']:size(1);
scores=torch.Tensor(nqs,noutput);
qids=torch.LongTensor(nqs);
for i=1,nqs,batch_size do
xlua.progress(i, nqs)
r=math.min(i+batch_size-1,nqs);
scores[{{i,r},{}}],qids[{{i,r}}]=forward(i,r);
end
tmp,pred=torch.max(scores,2);
answer=json_file['ix_to_ans'][tostring(pred[{i,1}])]
print(answer)
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作者:
用户639973
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以下是我的尝试，在一个简单的随机
scores张量中演示它的行为：> scores=torch.floor(torch.rand(4,10)*100) > =scores 9 1 90 12 62 1 62 86 46 27 7 4 7 4 71 99 33 48 98 63 82 5 73 84 61 92 81 99 65 9 33 93 64 77 36 68 89 44 19 25 [torch.DoubleTensor of size 4x10]现在，因为您想要每个问题（行）的“N”个最佳索引，让我们对张量的每一行进行排序：
> values,indexes=scores:sort(2)现在，让我们看看返回的张量包含什么内容：
> =values 1 1 9 12 27 46 62 62 86 90 4 4 7 7 33 48 63 71 98 99 5 9 61 65 73 81 82 84 92 99 19 25 33 36 44 64 68 77 89 93 [torch.DoubleTensor of size 4x10] > =indexes 2 6 1 4 10 9 5 7 8 3 2 4 1 3 7 8 10 5 9 6 2 10 5 9 3 7 1 4 6 8 9 10 1 5 8 3 6 4 7 2 [torch.LongTensor of size 4x10]正如您所看到的，values的第i行是scores的第i行的排序版本（按递增顺序排列），indexes中的每一行都会给您相应的索引。
你可以得到每个问题（即行）的N个最佳值/索引
> N_best_indexes=indexes[{{},{indexes:size(2)-N+1,indexes:size(2)}}] > N_best_values=values[{{},{values:size(2)-N+1,values:size(2)}}]让我们看看对于给定的示例，N=3时它们的值：
> return N_best_indexes 7 8 3 5 9 6 4 6 8 4 7 2 [torch.LongTensor of size 4x3] > return N_best_values 62 86 90 71 98 99 84 92 99 77 89 93 [torch.DoubleTensor of size 4x3]因此，第j个问题的第k个最佳值为
N_best_values[{{j},{values:size(2)-k+1}}]，并且它在scores矩阵中的相应索引由此行，列值给出：例如，第二个问题的第一个最佳值（
k=1）为99，它在scores的第2行和第6列。您可以看到，values[{{2},values:size(2)}}]是99，而indexes[{{2},{indexes:size(2)}}]会给出相应的列索引6。希望我解释了我的解决方案。