torch的广播机制 defsequence_mask(X,valid_len,value=0):"""Mask irrelevant entries in sequences."""print('sequence_mask X.shape:',X.shape)print('X.size(0)',X.size(0))maxlen=X.size(1)#取张量X第二维的长度print('maxlen:',maxlen)print('torch.arange.shape:',torch.arange((maxlen),d...
expand(batch_size, max_seq_length) else: mask = sequence_mask(sequence_length, dtype=dtype) mask = torch.cat((mask[:, 1:], torch.zeros_like(mask[:, -1:])), dim=1) # Make each row = [discount, ..., discount, 1, ..., 1] dmat = mask * discount + (1 - mask) dmat =...
nn.utils.rnn.pad_sequence(batch) ## compute mask mask = (batch != 0).to(device) return batch, lengths, mask (2)单机单卡-内存不可容纳 Dataset 处理内存不可容纳数据的方式就是按需读文件(虽然dataset内部做一些魔改,比如修改__iter__,__next__等等,之后也可以支持iterable data,但是有了iterabledat...
torch.masked_select(input, mask, out=None): 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项,将取值返回到一个新的1D张量。 张量mask须跟input张量有相同的元素数目,但形状或维度不需要相同。返回的张量不与原始张量共享内存空间 input(Tensor) - 输入张量 mask(ByteTensor) - 掩码张量,包含了二元索引值 ou...
torch.masked_select(input, mask, out=None)→ Tensor根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量,张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。
_sparse_matrix_mask_helper _sparse_mm _sparse_softmax _sparse_softmax_backward_data _sparse_sparse_matmul _sparse_sum _stack _standard_gamma _standard_gamma_grad _std _storage_classes _string_classes _syevd_helper _tensor_classes _tensor_str _test_serialization_subcmul _trilinear _unique _...
value=-1e9) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1) def sequence_mask(X, valid_len, value=0): """在序列中屏蔽不相关的项""" maxlen = X.size(1) mask = torch.arange((maxlen), dtype=torch.float32, device=X.device)[None, :] < valid_len[:, None] X[~mask] ...
mask(ByteTensor) - 掩码张量,包含了二元索引值 out - 目标张量 torch.nonzero(input, out=None): 返回一个包含输入input中非零元素索引的张量,输出张量中的每行包含输入中非零元素的索引 若输入input有n维,则输出的索引张量output形状为z * n, 这里z是输入张量input中所有非零元素的个数 ...
int() if unseen_mask: # [1, seq_len, seq_len] sequence_mask = ( torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=0).unsqueeze(0).int() ) if src_lengths is not None: # [batch_size, 1, seq_len] src_lengths_mask = create_src_lengths_mask( batch_size=batch_size, src_...
more of a mask, but following the OpenAI/HF naming though self.register_buffer("bias", torch.tril(torch.ones(config.block_size, config.block_size)) .view(1, 1, config.block_size, config.block_size)) def forward(self, x): B, T, C = x.size() # batch size, sequence length, embe...