torch.triu

`torch.triu(input, diagonal=0)` 是一个 PyTorch 函数，用于获取矩阵的上三角部分。

参数 `input` 是一个张量，可以是任意形状的矩阵。参数 `diagonal` 是一个整数，表示从主对角线开始向上偏移的位置。默认值为 0，表示从主对角线开始。

函数返回一个新的张量，其中上三角部分被保留，其余部分被填充为0。例如，对于一个 3x3 的矩阵，`torch.triu()` 函数将返回一个 3x3 的矩阵，其中只有上三角部分是原始矩阵的值，其余部分为0。

示例代码：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = torch.triu(x)

print(y)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
        [0, 5, 6],
        [0, 0, 9]])

相关问题

pytorch torch.triu

`torch.triu(input, diagonal=0)` 是 PyTorch 中的一个函数，其作用是返回一个张量的上三角矩阵。其中，`input` 是需要进行操作的张量，`diagonal` 是指定对角线的位置，具体含义如下：

- `diagonal=0` 表示不偏移对角线，即返回原始张量的上三角部分；
- `diagonal>0` 表示对角线上移，即返回原始张量对角线以上 `diagonal` 行的上三角部分；
- `diagonal<0` 表示对角线下移，即返回原始张量对角线以下 `diagonal` 列的上三角部分。

例如，对于一个 3x3 的张量 `a`，`torch.triu(a)` 返回的就是其上三角部分，即：

tensor([[1, 2, 3],
        [0, 5, 6],
        [0, 0, 9]])

如果我们指定 `diagonal=1`，则返回的是对角线以上 1 行的上三角部分：

tensor([[0, 2, 3],
        [0, 0, 6],
        [0, 0, 0]])

mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)什么意思

这行代码是用来生成一个掩码矩阵的，用于在自注意力机制中屏蔽模型访问未来位置的信息。

首先，torch.ones(sz, sz) 会生成一个大小为 (sz, sz) 的全为1的矩阵。然后，torch.triu() 函数将矩阵的下三角部分（包括对角线）全部变为0，只保留上三角部分，这是因为在自注意力机制中，模型只能访问当前位置及之前的位置，因此未来位置的信息需要被屏蔽。接着，通过 == 1 将上三角部分的值变为True，下三角部分的值变为False。最后，使用 .transpose(0, 1) 将矩阵进行转置，这是因为在PyTorch中，矩阵的维度顺序是 (行, 列)，而在自注意力机制中，模型需要按列进行计算，因此需要将矩阵进行转置，使得行和列对应的是位置和时间步。

生成的掩码矩阵mask的大小为(sz, sz)，其中mask[i][j]的值为True表示第i个位置不能访问第j个位置之后的信息，而mask[i][j]的值为False表示第i个位置可以访问第j个位置之后的信息。