process_raw_pred方法计算逻辑

[zhilinfan]

首先非常感谢贵校提供的代码，我在看这段的时候有点疑问，不知道是不是代码逻辑问题呢🙋

def process_raw_pred(raw_question_matrix, raw_pred, num_questions: int) -> tuple:
questions = torch.nonzero(raw_question_matrix)[1:, 1] % num_questions ##torch.nonzero(raw_question_matrix)[1:, 1]表示raw_question_matrix中非0的位置，即用户的有效回答
length = questions.shape[0]
pred = raw_pred[: length]
pred = pred.gather(1, questions.view(-1, 1)).flatten()
truth = torch.nonzero(raw_question_matrix)[1:, 1] // num_questions #truth表示真实作答情况，0表示回答正确，1表示回答错误，与原始数据相反?
# truth = 1 - truth#这里逻辑是不是写错了！！ 0表示回答正确，1表示回答错误，与原始数据相反?

return pred, truth

关键在这里➡️
truth = torch.nonzero(raw_question_matrix)[1:, 1] // num_questions
比如one -hot encode后 125错了 numofq=100 那就是encode_q[125]=1 ,但是还原时候，125//100 =1 ，这代表的是回答正确呀？

希望您的解答，谢谢