多模态text-image模型之ITM loss（blip）

主要代码：

# forward the positve image-text pair
# 正向传播正面的图像文本对
output_pos = self.text_encoder.bert(encoder_embeds=text_embeds, attention_mask=text.attention_mask,encoder_hidden_states=image_embeds,encoder_attention_mask=image_atts,      return_dict=True,mode='fusion',)            
with torch.no_grad():bs = image.size(0)  # 获取批量大小          weights_i2t = F.softmax(sim_i2t[:, :bs], dim=1)  # 对image到text的相似度进行softmax，沿着第二个维度计算weights_t2i = F.softmax(sim_t2i[:, :bs], dim=1)  # 对text到image的相似度进行softmax，沿着第二个维度计算weights_i2t.fill_diagonal_(0)  # 将权重矩阵的对角线设为0weights_t2i.fill_diagonal_(0)  # 将权重矩阵的对角线设为0# select a negative image for each text
# 为每个文本选择一个负面的图像
image_embeds_neg = []    
for b in range(bs):neg_idx = torch.multinomial(weights_t2i[b], 1).item()  # 根据权重选择负面图像的索引image_embeds_neg.append(image_embeds[neg_idx])  # 添加负面图像到列表
image_embeds_neg = torch.stack(image_embeds_neg, dim=0)  # 将负面图像张量堆叠起来# select a negative text for each image
# 为每张图像选择一个负面的文本
text_embeds_neg = []
text_atts_neg = []
for b in range(bs):neg_idx = torch.multinomial(weights_i2t[b], 1).item()  # 根据权重选择负面文本的索引text_embeds_neg.append(text_embeds[neg_idx])  # 添加负面文本到列表text_atts_neg.append(text.attention_mask[neg_idx])  # 添加负面文本的注意力掩码到列表
text_embeds_neg = torch.stack(text_embeds_neg, dim=0)  # 将负面文本张量堆叠起来
text_atts_neg = torch.stack(text_atts_neg, dim=0)  # 将负面文本的注意力掩码张量堆叠起来text_embeds_all = torch.cat([text_embeds, text_embeds_neg], dim=0)  # 拼接所有的文本张量
text_atts_all = torch.cat([text.attention_mask, text_atts_neg], dim=0)  # 拼接所有的文本的注意力掩码张量image_embeds_all = torch.cat([image_embeds_neg, image_embeds], dim=0)  # 拼接所有的图像张量
image_atts_all = torch.cat([image_atts, image_atts], dim=0)  # 拼接所有的图像的注意力掩码张量output_neg = self.text_encoder.bert(encoder_embeds=text_embeds_all, attention_mask=text_atts_all,encoder_hidden_states=image_embeds_all,encoder_attention_mask=image_atts_all,      return_dict=True,mode='fusion',)                         vl_embeddings = torch.cat([output_pos.last_hidden_state[:, 0, :], output_neg.last_hidden_state[:, 0, :]], dim=0)  # 拼接正负样本的嵌入表示
vl_output = self.itm_head(vl_embeddings)  # 输入到信息论训练头部            itm_labels = torch.cat([torch.ones(bs, dtype=torch.long), torch.zeros(2 * bs, dtype=torch.long)],  # 创建信息论训练标签dim=0).to(image.device)  # 将标签转移到相同的设备上
loss_itm = F.cross_entropy(vl_output, itm_labels)  # 计算信息论训练损失

参考：多模态text-image模型之ITM loss-CSDN博客

求Loss的代码：

loss_itm = F.cross_entropy(vl_output, itm_labels)

vl_output 是模型输出的分类得分，itm_labels 是每个样本的真实标签。
vl_output：模型输出的是经过训练头部（self.itm_head）的得分，这个头部是一个全连接层，用于将模型学到的特征映射到正面和负面类别的得分。
itm_labels：模型对应的标签，包含了每个样本的真实标签。torch.ones(bs, dtype=torch.long) 是正面样本的标签，设为 1，torch.zeros(2 * bs, dtype=torch.long) 是负面样本的标签，设为 0。然后，使用 torch.cat 函数将这些标签连接起来，形成一个完整的标签张量。
loss_itm：通过调用 F.cross_entropy 函数计算模型输出和真实标签之间的交叉熵损失。这个损失反映了模型预测和实际标签之间的差异，用于指导模型参数的更新，以便更好地区分正面和负面样本。