torch / lua：从Tensor

Question

我现在有以下代码，它会在pred中存储每个问题的最高分数的索引，并将其转换为字符串。

我想为每个问题的n-best指数做同样的事情，而不仅仅是具有最高得分的单个索引，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。

因此scores必须进行排序，pred必须是多行/列而不是1 x nq。 <{1}}中每个条目的相应score值必须是可检索的。

我对lua / torch语法一无所知，任何帮助都会非常感激。

pred

Answer 1

这是我的尝试，我使用简单的随机scores张量来证明其行为：

> 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，既然你想要每个问题（行）的N最佳索引，那就让我们对张量的每一行进行排序：

> values,indexes=scores:sort(2)

现在，让我们看一下返回张量包含的内容：

> =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]

如您所见，i-th的{​​{1}}行是values i-th行的排序版本（按递增顺序排列），scores行中indexes行1}}为您提供相应的索引。

您可以使用

获取每个问题（即行）的N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)}}]

让我们看看给定示例的值，N=3：

> 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，问题k-th的{​​{1}}最佳值为j，N_best_values[{{j},{values:size(2)-k+1}]]矩阵中的相应索引由此scores值给出：

row, column

例如，第二个问题的第一个最佳值（row=j column=N_best_indexes[{{j},indexes:size(2)-k+1}}]. ）是k=1，它位于99的{​​{1}}行和2nd列中}。您可以看到6th为scores，而values[{{2},values:size(2)}}]为您提供99，这是indexes[{{2},{indexes:size(2)}}]矩阵中的列索引。

希望我能很好地解释我的解决方案。