print("Padding mask test passed!") def test_sequence_mask(): seq_len = 4 expected_mask = torch.tensor([[0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0]]) assert torch.equal(create_sequence_mask(torch.zeros(seq_len, seq_len)), expected_mask) print("Sequ...
device)[None, :] < valid_len[:, None] # 使用掩码将 X 中超出有效长度的部分设置为 value=0 X[~mask] = value return X X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) sequence_mask(X, torch.tensor([1, 2])) 输出结果:tensor([[1, 0, 0], [4, 5, 0]])...
return mask # (seq_len, seq_len) # Example usage look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(4) print(look_ahead_mask) 掩码之间的关系 填充掩码(Padding Mask)和序列掩码(Sequence Mask)都是在处理序列数据时使用的技术,它们的目的是帮助模型正确处理变长的输入序列,但它们的应用场景和功能有些区别。这...
look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(4) print(look_ahead_mask) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 掩码之间的关系 填充掩码(Padding Mask)和序列掩码(Sequence Mask)都是在处理序列数据时使用的技术,它们的目的是帮助模型正确处理变长的输入序列,但它们的应用场景和功能有些区别。这两种掩码经常在深度学习模...
device=X.device)[None, :] < valid_len[:,None]# 优雅,比较 arange 生成张量(即列号序列)的列和 valid_len 的行X[~mask] = value# 按位反转 仅有效位赋值returnX X = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) sequence_mask(X, torch.tensor([1,2])) ...
在使用多头注意力时,我们需要使用mask来过滤掉无效的输入。在自然语言处理中,一种常见的mask是padding mask,用于过滤掉填充部分的输入。另一种常见的mask是sequence mask,用于过滤掉未来的输入,即在解码过程中不允许看到未来的信息。 对于padding mask,我们可以使用如下代码将填充部分的注意力权重设置为一个较小的值,...
填充掩码(Padding Mask)和序列掩码(Sequence Mask)都是在处理序列数据时使用的技术,它们的目的是帮助模型正确处理变长的输入序列,但它们的应用场景和功能有些区别。这两种掩码经常在深度学习模型中被一起使用,尤其是在需要处理不同长度序列的场景下。 填充掩码专门用于指示哪些数据是填充的,这主要应用在输入数据预处理...
pad_packed_sequence:函数,填充packed batch,即PackedSequence的实例,可以看成pack_padded_sequence的逆操作,返回填充序列及原始长度。 pad_sequence:函数,填充变长Tensor列表,可以指定填充值padding_value,返回填充后的Tensor。 pack_sequence:函数,pack变长Tensor列表,生成PackedSequence类。
defdrop_tokens(embeddings,word_dropout):batch,length,size=embeddings.size()mask=embeddings.new_empty(batch,length)mask=mask.bernoulli_(1-word_dropout)embeddings=embeddings*mask.unsqueeze(-1).expand_as(embeddings).float()returnembeddings,mask
x = decoder_layer(x, memory, src_mask, trg_mask, r2l_memory, r2l_trg_mask) return x def sequence_mask(size): """ 序列掩码,解码器输入数据时掩盖后续词的位置 :param size: 生成词个数 :return: 右上角为False,主对角线及左下角为True的bool矩阵 """ ...