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。

相关问题

在pytorch中，这句话是什么意思：mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)

这句话的意思是创建一个大小为sz x sz的矩阵，矩阵中上三角区域为1，下三角和对角线为0，并将其转置。这个矩阵通常被用作自注意力机制中的mask矩阵，用于屏蔽掉当前位置之后的词语。最终得到的mask矩阵用于在Transformer模型中进行遮盖操作。

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

这段代码看起来是一个基于Transformer的模型，主要包括了初始化权重和前向传播两个函数。在初始化权重的函数中，将decoder的bias设为0，权重采用均匀分布初始化。在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此可以考虑将其删除。最后，将output_1中的第一个元素作为输出，通过对第一个维度的求和来实现将输出从3D张量降为2D张量。