output = torch.masked_fill(input, mask, value) output = input.masked_fill(mask, value) imgs_masked= torch.masked_fill(input=imgs, mask=~mask, value=0)#这里mask取反:true表示被“遮住的”"""tensor([[[182., 0., 0.], [ 0., 92., 0.], [ 0., 0., 86.]], [[157., 0., ...
1 torch.Tensor.masked_fill_(mask, value) Fills elements of self tensor with value where mask is True.The shape of mask must be broadcastable with the shape of the underlying tensor. Parameters mask (BoolTensor)– the boolean mask value (float)– the value to fill in with...
一种常见的处理方法是使用torch.masked_fill_()函数,该函数可以根据指定的掩码条件来替换数据中的特定值。例如,假设缺失值用-1表示,可以使用以下代码将缺失值替换为0: import torch # 创建一个包含缺失值的张量 x = torch.tensor([1, 2, -1, 4, -1]) # 创建一个掩码,标记缺失值的位置 mask = x == ...
mask = torch.ones(src.size(1), src.size(0)) == 1 for i in range(len(lenths)): lenth = lenths[i] for j in range(lenth): mask[i][j] = False return mask def forward(self, src, mask): ''' src:num_of_all_sens,max_lenth,300 ''' self.src_mask = mask src = src * ...
Pytorch中的masked_fill()函数 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。 其中 mask必须是一个 ByteTensor ,shape必须和 a一样,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...
#按mask中的True进行索引,返回一维张量 # input: 要索引的张量 # mask:与input同形状的布尔型张量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 张量变换 AI检测代码解析 torch.reshape( input, shape) # 变换张量形状 ...
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。 AI检测代码解析 import torch a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) ...
到这里为止一切正常,注意到causal_mask最后一步是expand而来 继续把两个mask合并,结果是: causal_mask.masked_fill((1-expanded_attention_mask).bool(), torch.finfo(torch.float16).min) tensor([[[ 0., -65504., -65504.], [ 0., 0., -65504.], [...
二、mask掩码替换—masked_fill() 三、矩阵乘法( 点积运算 )—torch.matmul() 四、模块类中的 forward方法调用 五、模型中可优化参数 1. 查看模型中可学习(优化)的参数—model.named_parameters() 2. 将普通张量转换为模型可学习的参数—nn.Parameter() ...
defcausal_mask(size,device):returntorch.tril(torch.ones(size,size,device=device),diagonal=0) 6.2 内存优化技巧 # 高效实现方案mask=torch.triu(torch.ones(L,L),diagonal=1)mask=mask.masked_fill(mask==1,float('-inf')) 七、高阶用法与陷阱 ...