1、masked_fill函数 在PyTorch中,masked_fill是一个操作函数,它允许你根据一个布尔掩码(mask)来填充一个张量(tensor)的特定部分。具体来说,当你有一个布尔掩码张量,并且想要在掩码为True的位置填充一个特定的值时,这个函数就非常有用。 以下是masked_fill的基本用法: import torch # 创建一个张量 x = torch.te...
pytorch中scores.masked_fill讲解 scores.masked_fill(mask, value)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...
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(-...
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=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...
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。
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...
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...
torch.masked_fill:根据掩码填充元素。 torch.masked_select:根据掩码选择元素。 🚀 总结 Pytorch的低阶API提供了丰富的张量操作工具,从创建到维度变换,再到数学运算,每一部分都为机器学习模型的构建和优化提供了强大的支持。通过这些操作,我们可以更灵活地处理和变换数据,为机器学习任务打下坚实的基础。 0 0 发表...
b = a.masked_fill(mask, value=torch.tensor(-1e3)) print(a) print(b) torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 1]) tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor([[-1000, -1000, -1000], [ 4, 5, 6]]) 五、expand函数
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], ...