mask = torch.tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]).bool() # 1为感兴趣区域位置,0为非感兴趣,可将其值填为0 b=a.masked_fill_(~mask, 0) # 注意按照上述定义,需取反~ print(b) # tensor([[[ 77, 0, 0], # [ 0, 187, 0], # [ 0, 0, 138]], # [[223, 0...
masked_fill()函数主要用在transformer的attention机制中,在时序任务中,主要是用来mask掉由于padding使得每批batch中填充的元素。此时mask主要实现时序上的mask。 import torch a = torch.tensor([1, 0, 2, 3]) b = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([0, 0, 1, 1]), value = torch.tensor(-100)...
下面是注意力函数的代码: 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)...
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...
python量化之搭建Transformer模型用于股票价格预测 python量化之搭建Transformer模型⽤于股票价格预测 ⽬录 前⾔ 1、Transformer模型 2、环境准备 3、代码实现 3.1. 导⼊库以及定义超参 3.2. 模型构建 3.3. 数据预处理 3.4. 模型训练以及评估 3.5. 模型运⾏ 4、总结 前⾔ 下⾯的这篇⽂章主要...
wrf.to_np 函数按照以下流程执行: 如果没有缺省值或填充值,那么将直接调用 xarray.DataArray.values 属性返回值 如果有缺省值或填充值,那么会用 xarray.DataArray.attrs 属性 _FillValue 值替代 NaN 并返回 numpy.ma.MaskedArry 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot from opencv_demo.utils.src import show_image # 掩码操作 def mask_image(img): # 创建mask mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) mask[100:500, 100:400] = 255 show_image('mask', mask) # 与操作 masked_img = cv2.bitwis...
#channel_count = img.shape [2]#用于填充多边形的颜色match_mask_color = 255#用白色cv2.fillPoly(mask,vertices,(255,255,255))填充多边形#仅在蒙版像素匹配masked_image = cv2.bitwise_and的情况下返回图像(img,mask)返回masked_image 双边过滤器
masked = masker.fit_transform(fmri_niimgs) return numpy_fmri, masked, categories 这个脚本能够获取fMRI数据,将数据转换为NumPy矩阵;创建并应用时空掩膜来提取感兴趣的区域;准备监督(目标/标签)。 接下来,运行这个函数并获取数据。 data = [fetch_haxby_per_subject(subject_id) for subject_id in range(num_...
), 'param_n_estimators': masked_array(data = [100], mask = [False], fill_value = ?), 'params': ({'learning_rate': 0.1, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 100},), 'rank_test_score': array([1]), 'split0_test_score': array([ 0.74821666]), 'split0_train_score': array([...