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masked_fill函数将x中所有mask为True的位置替换为-1。 输出将是: tensor([[-1, 2, 3], [ 4, -1, 6]]) 可以看到,第一行第一列和第二行第二列的值被替换为了-1,因为这些位置在掩码张量中对应的是True。 masked_fill函数的一般形式是: tensor.masked_fill(mask, value) tensor:要操作的原始张量。
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...
Pytorch 读入mat pytorch masked_fill 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(-...
grad_fn=<MaskedFillBackward0>) 现在应用softmax来获得最终的注意力权重: attn_weights = torch.softmax(masked / d_out_kq**0.5, dim=1) print(attn_weights) 输出: tensor([[1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000...
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., 4.])d:/pycharmdaima/...
先介绍两个小函数,logical_or,输入两个 tensor,并对这两个 tensor 里的值做逻辑或运算,只有当两个值均为 0 的时候才为False,其他时候均为True,另一个是masked_fill,输入是一个 mask,和用以填充的值。mask 由 1,0 组成,0 的位置值维持不变,1 的位置用新值填充。
先介绍两个小函数,logical_or,输入两个 tensor,并对这两个 tensor 里的值做逻辑或运算,只有当两个值均为 0 的时候才为False,其他时候均为True,另一个是masked_fill,输入是一个 mask,和用以填充的值。mask 由 1,0 组成,0 的位置值维持不变,1 的位置用新值...
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 ...
grad_fn=<MaskedFillBackward0>) 现在应用softmax来获得最终的注意力权重: attn_weights = torch.softmax(masked / d_out_kq**0.5, dim=1) print(attn_weights) 输出: tensor([[1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [0.0532, 0.9468, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], ...