tensor.masked_fill(mask, value) tensor:要操作的原始张量。 mask:一个布尔类型的张量,其形状必须与tensor兼容。 value:当mask为True时,要填充到tensor中的值。 注意,mask张量的数据类型必须是布尔型(torch.bool),并且它与要填充的张量在内存中不共享数据。如果mask张量与要填充的张量共享数据,那么在填充操作中可...
scores.masked_fill是PyTorch中的一个函数,用于对张量进行按位替换操作。它接受两个参数:mask和value。 mask是一个布尔类型的张量,用于指示要进行替换的位置。与被操作的张量scores具有相同的形状。在mask中,为True的位置将会被替换,为False的位置保持不变。 value是一个标量或与被操作的张量scores具有相同形状的张量...
pytorchmasked_fill报错的解决 pytorchmasked_fill报错的解决 如下所⽰：import torch.nn.functional as F import numpy as np 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...
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掉当前时刻后面时刻的序列信息。此时的mask主要实现时序上的mask。 >>>a=torch.tensor([1,0,2,3]) >>>a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=torch.tensor(-1e9)) >>>a >>>tensor([-1.0000...
使用masked_fill函数将下三角区域填充为指定值。 # 填充下三角区域为1filled_matrix=matrix.masked_fill(mask,1)print(filled_matrix) 1. 2. 3. 4. 4. 验证结果 最后,验证填充结果是否符合预期。 总结 通过以上步骤,我们成功实现了Pytorch中masked_fill函数填充下三角区域的功能。希望这篇文章对你有所帮助,如果...
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/ceshi.py:8: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change ...
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...
前阵子有个学生要投简历，他在“UI工程师”和“前端工程师”这两个岗位中权衡，最后选择了“前端工程...
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) ...
self.mask = self.weight.data.clone() 但这绝不会成为state_dict的一部分,也永远不会保存到磁盘。 使用register_buffer,我们可以确保我们创建的新张量将成为state_dict的一部分。 然后使用原地fill_操作将掩码张量填充为 1s,然后向其添加 0 以得到类似于“图 6.6”的张量,尽管该图仅显示了二维张量, 实际权重张...