masked_scatterfails the backward gradient computation due to some strange error thatRuntimeError: masked_select: expected BoolTensor or ByteTensor for mask. But it will not raise such error in the forward computation for the tensors requiring grad. Not sure which phase is buggy, but at least ...
9. 使用torch.masked_select处理蒙版选择：在需要根据条件计算张量的部分时，使用torch.masked_select简化操作，同时也支持梯度计算。10. 条件张量torch.where：根据条件合并张量，实现灵活的数据处理逻辑。11. Tensor.scatter在指定位置填充值：使用Tensor.scatter在特定位置用给定值填充张量，适用于复杂的数据...
New var:... y = tensor<(6,), float32, cpu> 21:41:42.943443 line 7 y.masked_scatter_(mask, x) 21:41:42.944404 exception 7 y.masked_scatter_(mask, x) 从提示中可以看出Y是一个在CPU上的tensor, 因此可以将y改为 y = torch.zeros(6, device='cuda') 再次运行将会出现新的问题: Runtim...
用 @torchsnooper.snoop() 装饰一下 myfunc 函数: import torchimport torchsnooper@torchsnooper.snoop()def myfunc(mask, x):y = torch.zeros(6) y.masked_scatter_(mask, x) return ymask = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 1, 0], device='cuda')source = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device=...
y.masked_scatter_(mask, x) return y mask = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 1, 0], device= cuda ) source = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], device= cuda ) y = myfunc(mask, source) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
y.masked_scatter_(mask, x) returny mask = torch.tensor([0,1,0,1,1,0], device=cuda) source = torch.tensor([1.0,2.0,3.0], device=cuda) y = myfunc(mask, source) 上面的代码看起来似乎没啥问题,然而实际上跑起来,却报错了: RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend ...
在PyTorch 中,scatter_ 是一个用于在张量的特定维度上根据索引进行散列操作的方法。它允许您将指定位置的值更新为新的值。scatter_ 方法是在原地(in-place)操作的,意味着它会直接修改原始张量。 t.scatter_(dim, index, src) 参数说明: dim: 指定要在哪个维度上执行散列操作。 index: 包含目标位置索引的整数张...
•torch.scatter_add - torch.scatter,除了遇到重复索引时,这些值被求和。 •当没有给出参数时,torch.median的行为类似于torch.sum,即它减小所有尺寸,并返回扁平化Tensor的单个中值。 •masked_copy_已重命名为masked_scatter_(在masked_copy_上已弃用)。
repeat(batch_size, n_tokens, 1)indices_to_mask = randn(batch_size, n_tokens)n_masked_tokens = int(0.5*n_tokens)indices_to_mask = indices_to_mask.topk(k=n_masked_tokens,dim=1,)indices_to_mask = indices_to_mask.indicesbitmask = zeros(batch_size, n_tokens)bitmask = bitmask.scatter...
group_mask.scatter_(1, group_idx, 1) # [n, n_group] score_mask= ( group_mask.unsqueeze(-1) .expand( batch*seq_len, self.n_group, self.n_routed_experts//self.n_group ) .reshape(batch*seq_len, -1) ) # [n, e] tmp_scores=scores.masked_fill(~score_mask.bool(), 0.0) # ...