importtorch# 生成一个5x5的零矩阵matrix=torch.zeros(5,5)# 生成mask矩阵mask=torch.tril(torch.ones(5,5,dtype=torch.bool),diagonal=-1)print(mask) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. 使用masked_fill函数 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=mat...
他们的mask机制都是一样的，即第i个位置的值，都只能看到上文的信息，所以我们的attn_mask用二维的就...
在PyTorch中,掩码(Mask)是一种用于指示张量中哪些元素应该被忽略或特殊处理的技术。掩码在处理变长序列、过滤无效数据、控制信息流等方面发挥着重要作用。以下是对PyTorch中掩码的详细解释和示例代码。 1. 什么是掩码及其在PyTorch中的作用 掩码是一个布尔张量,其形状通常与目标张量相同,用于标识哪些元素是有效的(True...
醉了,官方的model都有这种小bug,另外官方的tacotron2里还有一个原地mask filled的操作直接阶段了model的output的梯度,在新版本的torch里也报错,啊啊啊啊啊啊啊 总的来说,代码风格要好,尽量避免在代码中引入一些基于全局的计算方式,平常写单卡的实验,按照多卡的思路来写会比较好一点。。。不然真的。。切换到多卡,...
torch.masked_filled:将a对应mask为true的位置替换为value。 a=torch.randn(1,4) print(a) b=a.masked_fill(mask = torch.BoolTensor([1,1,0,0]), value=np.inf) print(b) output: tensor([[0.0173, 0.7796, 0.7994, 1.2002]]) tensor([[ inf, inf, 0.7994, 1.2002]]) ...
masked_filled(data.bool()) 2.RuntimeError: Subtraction, the-operator, with a bool tensor is not supported. If you are trying to invert a mask, use the~orlogical_not()operator instead. 这是因为 pytorch版本的问题,出现这种问题一般是因为你跑的代码当初可能写在pytorch1.2版本之前,而你现在的运行...
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...
Notice that the first row of the output tensor is filled with 3 instead of only the second item in this row as specified bymask_cpu. Expected Behavior One would expectmasked_fill_andmasked_fillto produce the same output on cpu and gpu. ...
ifmask[i] ==1: span_length=np.random.poisson(poisson_lambda) forjinrange(span_length): ifi+j<len(sentence): sentence[i+j] ="<mask>"infilled_sentence= [] fortokeninrange(len(sentence)): ifsentence[token] =="<mask>": iftoken<len(sentence)-1: ...
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, 实际权重张量...