AI代码解释 >>>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...
mask = torch.triu(torch.ones(block_size, block_size), diagonal=1) masked = attn_scores.masked_fill(mask.bool(), float('-inf')) print(masked) 输出: tensor([[ 0.0613, -inf, -inf, -inf, -inf, -inf], [-0.6...
pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False, timeout: float = 0, worker_init_fn: _worker_init_fn_t = None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor: int = 2, persistent_workers: bool = False): torch._C._log_api_usage_once("python.data_loader") #...
norm(a, -float('inf')) LA.norm(B, -float('inf')) LA.norm(a, 1) LA.norm(B, 1) LA.norm(a, -1) LA.norm(B, -1) LA.norm(a, 2) LA.norm(B, 2) LA.norm(a, -2) LA.norm(B.double(), -2) LA.norm(a, 3) LA.norm(a, -3)...
在这个示例中,我们将一个接近最大范围的浮点数和一个较小的浮点数相乘。根据32位浮点数的范围,这个计算结果将会非常大,超过我们能够表示的范围,因此我们得到的结果将是正无穷大(inf)。 示例3:除法运算 importtorch a=torch.tensor(1e38,dtype=torch.float32)b=torch.tensor(1e-10,dtype=torch.float32)c=a/...
p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值。默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度。如果是一个整数值,向量范数将被计算;如果是一个大小为2的元组,矩阵范数将被计算;如果为None,当输入tensor只有两维时矩阵计算矩阵范数;当输入只有一维时则...
(~mask, float('-inf')) del mask attn = dots.softmax(dim=-1) out = torch.einsum('bhij,bhjd->bhid', attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') out = self.to_out(out) return out class Transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, heads, ...
torch.cuda.amp.GradScaler: 对梯度进行scale来加快模型收敛,因为float16梯度容易出现underflow(梯度过小) 两者结合在一起,可以实现自动混合精度训练: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Creates model and optimizerindefaultprecision model=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),....
next_token_logits.scatter_(-1, indices_to_remove[None, :], float('-inf'))probs=F.softmax(next_token_logits,dim=-1)next_token=torch.multinomial(probs,num_samples=1)input_ids=torch.cat([input_ids, next_token],dim=-1)generated_text=tokenizer.decode(input_ids[0]) ...
attn_mask = attn_mask.masked_fill(key_padding_mask, float("-inf")) #若attn_mask值是布尔值,则将mask转换为float ifattn_maskisnotNoneandattn_mask.dtype == torch.bool: new_attn_mask = torch.zeros_like(attn_mask, dtype=torch.float) ...