一起跟随小编过来看看吧 如下所示: importtorch.nn.functionalasF importnumpyasnp a=torch.Tensor([1,2,3,4]) a=a.masked_fill(mask=torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf) print(a) b=F.softmax(a) print(b) tensor([-inf, -inf, 3., 4.]) d:/pycharmdaima/star-transformer/ce...
print(mask.size()) b = a.masked_fill(mask==0, value=torch.tensor(-1e9)) print(b) print(b.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出: tensor([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7]], [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, ...
mask = self.generate_mask(x.shape[1]) # masked_fill 函数中,对Mask位置为True的部分进行Mask attention_score.masked_fill(mask,value=float("-inf")) # 注意这里的小Trick,不需要将Q,K,V 分别MASK,只MASKSoftmax之前的结果就好了 output = torch.matmul(attention_score,V).reshape(y.shape[0],y.sh...
self.src_mask) output = self.decoder(output) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask
def attention(q, k, v, d_k, mask=None, dropout=None):scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)if mask is not None: mask = mask.unsqueeze(1) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)scores = F.softmax(scores, dim=-1) if dropout is not None...
本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.MaskedArray.fill 的用法。 用法: ma.MaskedArray.fill(value)用標量值填充數組。參數: value: 標量 a 的所有元素都將被賦予該值。例子:>>> a = np.array([1, 2]) >>> a.fill(0) >>> a array([0, 0]) >>> a = np.empty(2) >>> a.fill(1) >>...
在这个函数中,query、key和value是多头注意力的输入,mask是掩码矩阵。函数首先计算注意力分数,然后使用masked_fill函数将掩码矩阵中为0的位置对应的注意力分数设置为一个非常大的负数,然后计算注意力权重,并根据权重和value计算输出。 最后总结NLP模型特点:
att=(q @ k.transpose(-2,-1))*(1.0/math.sqrt(k.size(-1)))att=att.masked_fill(self.bias[:,:,:T,:T]==0,float('-inf'))att=F.softmax(att,dim=-1)y=att @ v #(B,nh,T,T)x(B,nh,T,hs)->(B,nh,T,hs)y=y.transpose(1,2).contiguous().view(B,T,C)# re-assemble al...
[# "BertForMaskedLM"# ],# "attention_probs_dropout_prob": 0.1,# "classifier_dropout": null,# "gradient_checkpointing": false,# "hidden_act": "gelu",# "hidden_dropout_prob": 0.1,# "hidden_size": 768,# "initializer_range": 0.02,# "intermediate_size": 3072,# "layer_norm_eps":...
ma.filled(a, fill_value=None) 将输入作为数组返回,其中掩码数据替换为填充值。 如果a不是一个MaskedArray,a本身被返回。如果a是一个MaskedArray和fill_value是无,fill_value被设定为a.fill_value. 参数: a: MaskedArray 或 数组 输入对象。 fill_value: 数组,可选。 可以是标量或非标量。如果非标量,则...