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 masked_fill 输入数据的维度为【batch_size,seq_len,embedding_size】mask和输入数据是相同的数据维度,但mask的整型数据,并且要不是0,要不是1,masked_fill会对数据数据对应的mask,如果是1则替换成设定值,0则不变 # -*-coding:utf-8-*-importtorchorigin=torch.nn.init.xavier_normal_(torch.Tensor(2...
pytorchmasked_fill报错的解决 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...
mask = torch.triu(torch.ones(block_size, block_size), diagonal=1) masked = attn_scores.masked_fill(mask.bool(), float('-inf')) print(masked) 输出: tensor([[ 0.0613, -inf, -inf, -inf, -inf, -inf], [-0.6004, 3.4707, -inf, -inf, -inf, -inf], [ 0.2432, -1.3934, 0.5869, ...
四、masked_fill(mask, value) 其中的参数mask必须是一个 ByteTensor ,而且shape的最大维度必须和 a一样 并且元素只能是 0或者1,是将 mask中为1的 元素所在的索引,在a中相同的的索引处替换为 value。 importtorch a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) ...
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...
mask:这个tensor值应当为bool类型(就是0、1或者True、False这种二取值类型) >>>a = torch.Tensor([[4,5,7], [3,9,8],[2,3,4]]) >>>b = torch.Tensor([[1,1,0], [0,0,1],[1,0,1]]).type(torch.ByteTensor) >>>c = torch.masked_select(a,b) ...
import torch indices = torch.LongTensor([[0,0], [1,1], [2,2]])#稀疏矩阵中非零元素的坐标 indices = indices.t() #一定要转置,因为后面sparse.FloatTensor的第一个参数就是该变量,要求是一个含有两个元素的列表,每个元素也是一个列表。第一个子列表是非零元素所在的行,第二个子列表是非零元素所在...
forward函数放入掩码输入,tensor结构是[batch size, source sentence length],当源句token没有被填充时,tensor是1,被填充时,tensor是0。 例子: ["hello", "how", "are", "you", "?", <pad>, <pad>]->[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]。
masked_fill_on cpu: tensor_cpu=torch.LongTensor([[0], [1]]).expand(2,4)mask_cpu=torch.BoolTensor( [[False,True,False,False], [False,False,False,False]] )tensor_cpu.masked_fill_(mask_cpu,3)print(tensor_cpu) Output: tensor([[3, 3, 3, 3], [1, 1, 1, 1]]) ...