请问为什么我最后生成的预测句子，都是同一句，这是什么原因？

[Jennyli-xin]

"Pred Sent": {"0": "", "1": "no acute cardiopulmonary abnormality", "2": "", "3": "", "4": "", "5": ""}

不管是什么图片，都是这句no acute cardiopulmonary abnormality。没有出现你那种生成的句子

[Arthurizijar]

请问您发现了是什么问题吗？我也是相同的问题，一直输出"the lungs are clear"

[Jennyli-xin]

抱歉，没有，这方面的研究暂时搁置了，你有做什么修改吗？在他代码的基础上。

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---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2021年11月8日(周一) 晚上9:36 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [ZexinYan/Medical-Report-Generation] 请问为什么我最后生成的预测句子，都是同一句，这是什么原因？ (#11) 请问您发现了是什么问题吗？我也是相同的问题，一直输出"the lungs are clear" — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

[Arthurizijar]

我发现最严重的错误应该在于trainer.py的训练函数和验证函数中的Sentence LTSM没有使用
prev_hidden_states = hidden_state更新
我还对损失函数和预处理时的图像变换做了一些修改，现在它可以输出不同的句子了，但看上去效果依然不是很理想
我之后应该可以放出我的代码

[Jennyli-xin]

那等你把代码放到github上我看看，然后我们再交流。原始代码很多细节问题，可能要按照论文里面仔细对照。输出句子是随机的还是有和GT相关性的呢。这个方面研究确实有点难。但是这个模型是OK的。你有看过那篇张宇的硕士论文吧，他好像也放出部分代码。

…

---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2021年11月10日(周三) 上午9:56 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [ZexinYan/Medical-Report-Generation] 请问为什么我最后生成的预测句子，都是同一句，这是什么原因？ (#11) 我发现最严重的错误应该在于trainer.py的训练函数和验证函数中的Sentence LTSM没有使用 prev_hidden_states = hidden_state` 我还对损失函数和预处理时的图像变换做了一些修改，现在它可以输出不同的句子了，但看上去效果依然不是很理想 我之后应该可以放出我的代码 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

[Jingwen-Lee]

我发现最严重的错误应该在于trainer.py的训练函数和验证函数中的Sentence LTSM没有使用 prev_hidden_states = hidden_state更新 我还对损失函数和预处理时的图像变换做了一些修改，现在它可以输出不同的句子了，但看上去效果依然不是很理想 我之后应该可以放出我的代码

您好，我也遇到了相同的问题，请问您已经解决了吗？可以分享一下您的代码吗？

[Liqq1]

我发现最严重的错误应该在于trainer.py的训练函数和验证函数中的Sentence LTSM没有使用
prev_hidden_states = hidden_state更新
我还对损失函数和预处理时的图像变换做了一些修改，现在它可以输出不同的句子了，但看上去效果依然不是很理想
我之后应该可以放出我的代码

您好，请问您放出代码了吗？想要参考学习一下

[Arthurizijar]

您好，请问您放出代码了吗？想要参考学习一下

在trainer.py第395行和第461行位置加上prev_hidden_states = hidden_states应该就可以输出不同句子了。但因为这个模型还是太简单了，最后的效果还是太好，这和数据集中normal样本过多也相关，代码因为后续没有继续改进了，因此就不放出来了，不好意思

[Liqq1]

rainer.py第395行和第461行位置加上prev_hidden_states = hidden_states

好的，谢谢！
请问这个是因为这个项目的作者写错了吗？导致一直生成重复的句子？加上这两行之后，才是正确的代码吗？
还是这两行是对原模型的改进呀？

[Arthurizijar]

rainer.py第395行和第461行位置加上prev_hidden_states = hidden_states

好的，谢谢！ 请问这个是因为这个项目的作者写错了吗？导致一直生成重复的句子？加上这两行之后，才是正确的代码吗？ 还是这两行是对原模型的改进呀？

加上才是LSTM自回归解码的标准过程吧，不然解码器每次循环输入的隐状态变量都是一样的，会造成输出也是一样的

[Liqq1]

rainer.py第395行和第461行位置加上prev_hidden_states = hidden_states

好的，谢谢！ 请问这个是因为这个项目的作者写错了吗？导致一直生成重复的句子？加上这两行之后，才是正确的代码吗？ 还是这两行是对原模型的改进呀？

加上才是LSTM自回归解码的标准过程吧，不然解码器每次循环输入的隐状态变量都是一样的，会造成输出也是一样的

你好，抱歉再次打扰，还有个问题想请教一下。代码中不管是trainer中还是tester中，在生成句子和单词的时候都使用了
for sentence_index in range(captions.shape[1])和for word_index in range(1, captions.shape[2]) 其中，captions是报告的groundtruth，而在test的时候我们是没有groundtruth的，这边应该怎么理解呀？