pytorch 创建全是inf的 pytorch build 第一篇博文解释了我们如何生成torch.Tensor这个可以在Python解释器中使用的object。接下来研究一下pytorch的构建(build)系统。pytorch的代码库包含多个部分: 核心的Torch库:TH、THC、THNN、THCUNN 供应商库:CuDNN、NCCL python扩展库 另外的第三方库:NumPy、MKL、LAPACK 只调用pytho...
在编码器的自注意力计算中,通过将这些填充位置对应的掩码值设为一个很小的负无穷大(-inf),可以使注意力机制忽略这些位置的信息。这样做的目的是为了避免模型关注无效的填充位置,提高模型的效率和准确性。 trg_mask是一个掩码矩阵,用于屏蔽解码器的输入序列中的未来位置。在解码器的自注意力计算和注意力计算中,通过...
tensor(4.)>>> torch.norm(b,float('inf')) tensor(4.) 1)如果不指明p,则是计算Frobenius范数: 所以上面的例子中a,b的结果都相同7.7460= √(16*2 + 9*2 +4*2 + 1*2) 2)p = 'inf',则是求出矩阵或向量中各项元素绝对值中的最大值,所以为4 >>> c = torch.tensor([[1,2,3],[-1,1,...
torch.isinf(tensor) 返回一个新的张量,其布尔元素表示每个元素是否为+/-INF torch.isnan() torch.isnan() 返回一个新的张量,其布尔元素表示每个元素是否为NaN 数学运算 -- 光谱操作(用不太到,不全) torch.fft() torch.fft(input, signal_ndim, normalized=False) → Tensor 复杂到复杂的傅里叶变换 该方...
例如,我们的src为[[0, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 2, 2]],其中2是<pad>,所以我们的src_key_padding_mask就应为[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -inf, -inf]],即将最后两个2给掩盖住。
-inf和0是浮点数掩码,-inf是负无穷,它会和注意力权重逐元素相加(attn_mask里的逻辑),所以说掩码...
>>>a=torch.tensor([-60,-60,60],dtype=torch.float)>>>atensor([-60.,-60.,60.])>>>log_softmax(a)tensor([-inf,-inf,0.]) 从中我们可以发现,原本 a 中的所有元素都比较小,最小才只有 -60,最大才只有 60,都没过百,上溢完全不可能。这里出现上溢是因为 softmax 的结果中前两个元素都为...
或者叫iteration)获得的grad和loss都很正常,问题发生在第一个step权重更新以后,所有权重都变成了inf,...
其实attn_mask 和 key_padding_mask 有些时候对象是一致的,所以有时候可以合起来看。-inf做 softmax 之后值为 0,即被忽略。 ifkey_padding_maskisnotNone: assertkey_padding_mask.shape == (bsz, src_len), \ f"expecting key_padding_mask shape of{(bsz, ...
行和范数,即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A,inf)。 2.4 F-范数 Frobenius范数,即矩阵元素绝对值的平方和再开平方,matlab调用函数norm(A,'fro') 2.6核范数 是A的奇异值,核范数即奇异值之和。 3.Pytorch中的x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)的理解 ...