同时 mask 的性质本身就是按照树里面根到叶路径来的,所以部分可以共享树状结构中的共同祖先的 KVCache 。 所以作者认为这个方法有两个优势:1) 高效的树结构KV缓存内存管理,以及 2) 灵活控制树解码过程,使用任意用户定义的函数,以决定何时以及如何分支/剪枝。是很有道理的。 我们来看一下文章中的图 3 ,不同...
Mask Typespecifies the type of mask created by the tool. There are different types of masks that can be created. However, the Convex_Hull type is the most commonly used because it has the most detail using the least amount of vertices. Using too many vertices when creating masks can increa...
#构造随机序号, 用于进行训练样本的抽取batch_mask =np.random.choice(num_train, self.batch_size)#获得训练图片和对应的标签值X_batch =self.X_train[batch_mask] y_batch=self.y_train[batch_mask]#使用bacth_size计算梯度值和更新的参数, grads表示参数的梯度值loss, grads =self.model.loss(X_batch, ...
mask=[1, 1]时, 概率为p3 = (1-p)*(1-p)=0.49, 结果为r3=[x0, x1]*[1, 1]=[x0, x1] mask=[1, 0]时, 概率为p4 = p*(1-p)=0.21, 结果为r4=[x0, x1]*[1, 0]=[x0, 0] 取平均值 r = (r1*p1 + r2*p2 +r3*p3 + r4*p4) = [0.7*x0, 0.7*x1] = x*(1-p) ...
Bitset mask生成方案三:warp同步法 我们可以采用warp级别的同步原语:__ballot_sync(unsigned mask, predicate),这个函数接收两个参数,第一个参数是warp中参与计算的线程掩码,第二个参数是要参与判断的bool值,返回一个32bit的mask,每个bit代表warp中各个线程传入的元素是否大于0,最后由每个warp中的0号线程将生成的mask...
9.如果UI元素可以没有交叉区域尽量不交叉,特别是文字。(横向交叉,矩形区域的交叉) 10.如果可能的话可以把层叠交叉的文字做到图片中 11.如果不用mask可以实现的功能尽量不用。Mask组件用到了透明,所以他会被绘制两次。所以,带mask的组件不适用dynamic batching的规则。
[fast_inference] 优化batch inference的mask策略 (#1477) Browse files * 优化了batch inference的mask策略,使音频合成的质量更加稳定;改善了一些代码逻辑。 * 删除无用代码 fast_inference_ (#1477) ChasonJiang committed Aug 16, 2024 1 parent 7c43b41 commit f5a5f18 ...
BERT模型batch_size对预测结果的影响,原因:不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。解决办法:多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越
# 取消对y[0]的mask,以防止复读,详见https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/issues/965 x_attn_mask[:, x_len]=False y_attn_mask = F.pad( torch.triu( torch.ones(y_len, y_len, dtype=torch.bool, device=x.device), @@ -393,6 +394,8 @@ def forward_old(self, x, x_lens,...
{ "X": 10, "Y": 10 } ] }, "Mouth": "close", "MouthConfidence": 1, "Beard": "none", "BeardConfidence": 1, "Hat": "none", "HatConfidence": 1, "Mask": "none", "MaskConfidence": 1, "Glasses": "none", "GlassesConfidence": 0.8, "Sharpness": 0.7, "Attractive": 0.96, ...