1)torch.masked_fill(input, mask, value) 参数: input:输入的原数据 mask:遮罩矩阵 value:被“遮住的”部分填充的数据,可以取0、1等值,数据类型不限,int、float均可 返回值:一个和input相同size的masked-tensor 使用: output = torch.masked_fill(input, mask, value) output = input.masked_fill(mask, v...
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 == ...
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...
masked_fill 是 PyTorch 库中的一个实用函数,它用于在神经网络的输入张量中填充缺失值。missing_value 参数指定要填充的值,而 input_size 参数指定了要填充的输入张量的形状。这个函数的主要目的是在训练过程中保持数据的完整性和稳定性,从而避免因缺失数据导致的训练不稳定和过拟合问题。 如何使用 masked_fill? 在...
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。 import torch a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) ...
masked_fill_(mask, value) 在mask值为1的位置处用value填充。mask的元素个数需和本tensor相同,但尺寸可以不同。 参数:-mask(ByteTensor)-二进制掩码 -value(Tensor)-用来填充的值 masked_select(mask) → Tensor 请查看torch.masked_select() max(dim=None) ->float or(Tensor, Tensor) ...
maskedfill(mask, value) 在mask值为1的位置处用value填充。mask的元素个数需和本tensor相同,但尺寸可以不同。形状mask必须 与下面的张量的形状一起广播。 参数: mask (ByteTensor)-二进制掩码 value (Tensor)-用来填充的值 masked_select(mask) 参考torch.masked_select() ...
masked_fill_(mask, value) 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) ...
其中,masked_fill是一个torch的函数,它的作用是将符合条件的tensor的元素替换成给定的值。比如,在上面的例子中,我们使用了下面的代码来将小于0的元素替换成0: out = out.masked_fill(out < min, min) 这里的out < min表示一个Bool类型的mask,对于所有小于min的元素都是True,而其他的元素都是False。然后我们...
(-1)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = self.softmax(scores) output = torch.matmul(attention_weights, v) return self.dropout(output), attention_weights class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads)...