过程如下:左边的矩阵是原数据,中间的mask是遮罩矩阵,标记为1的表明对这个位置的数据“感兴趣”-保留,反之舍弃。整个过程可以视作是在原数据上盖了一层mask,只有感兴趣的部分(值为1)显露出来,而其他部分则背遮住。(matlab中也有mask操作) mask为一个和元数据size相匹配的tensor-bool,相匹配: broadcastable-广播机制...
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...
mask = torch.ones(5, dtype=torch.bool, device='cuda') s = torch.tensor(float('inf')) val = torch.randn(5, device='cuda') torch.masked_fill(val, mask, s) # tensor([inf, inf, inf, inf, inf], device='cuda:0') torch._refs.masked_fill(val, mask, s) Traceback (most recen...
将mask中值为1元素对应的source中位置的元素复制到本tensor中。mask应该有和本tensor相同数目的元素。source中元素的个数最少为mask中值为1的元素的个数。 参数:-mask(ByteTensor)-二进制掩码 -source(Tensor)-复制的源tensor 注意:mask作用于self自身的tensor,而不是参数中的source。 masked_fill_(mask, value)...
squeeze(2) def forward(self, values, mask): score_t = self.score(values) # masked_fill_ course the error, torch.where works fine score_t.masked_fill_(torch.logical_not(mask), -np.inf) alpha_t = self.softmax(score_t) context_t = (alpha_t.unsqueeze(2) * values).sum(1) return...
masked_fill(mask, value) → Tensor masked_select(mask) → Tensor matmul(tensor2) → Tensor matrix_power(n) → Tensor max(dim=None, keepdim=False) -> Tensor or (Tensor, Tensor) mean(dim=None, keepdim=False) -> Tensor or (Tensor, Tensor) ...
tensor.masked_fill(mask, value) masked_fill方法有两个参数,maske和value,mask是一个pytorch张量(Tensor),元素是布尔值,value是要填充的值,填充规则是mask中取值为True位置对应于self的相应位置用value填充。 这里就是,将logits按照mask进行填充,在mask为True的位置,给logits的这个位置填充上float('-inf') 将x中...
device) + i * max_num_nodes for i in range(batch_size) ] mask = torch.cat(mask, dim=0) perm = perm[mask] return perm Example #8Source File: utils.py From GLN with MIT License 5 votes def scatter_max(src, index, dim=-1, out=None, dim_size=None, fill_value=0): return ...
masked_fill_(unk_drop_mask, unk_idx) # drop to random_mask if rand_drop_prob: rand_drop_mask = (noise > 1 - rand_drop_prob) & token_mask rand_tokens = torch.randint_like(x, len(vocab)) rand_tokens.masked_fill_(1 - rand_drop_mask, 0) x2.masked_fill_(rand_drop_mask, 0)...
重点2:attn_mask attn_mask=attn_mask.masked_fill(attn_mask!=0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask==0, float(0.0)) 还就是这个attn_mask。 我们知道有softmax这个操作,当mask的部分是-100。 那么e^(-100)就是一个很小值,无论是对softmax的分母,还是分子都是一很小的值。就基本不会影响这个at...