padding mask掩码

时间: 2023-09-23 22:06:13 浏览: 149
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深入理解Tensorflow中的masking和padding

对于padding mask掩码，它的主要作用是处理非定长序列，区分padding和非padding部分。在NLP中，padding mask用于在RNN等模型和Attention机制中的应用中，来指示哪些部分是padding的，从而在计算中忽略这些padding部分的影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [自然语言处理(NLP)-模型常用技巧：Mask【Padding Mask、Subsequent Mask】](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/120950371)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [tensorflow2中的遮盖和填充(padding&mask)以及dnamic_rnn学习笔记](https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/114230905)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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def trim_with_mask(self, padding = 0): """ Trim the CT images with the mask. @padding (integer) A padding pixel size. The mask is expanded with the value and is used for trimming. """ self.checkMask() def getRange(ary, axis): v = np.max(ary, axis=tuple([i for i in range(3) if i != axis])) index = np.where(v) return (max(np.min(index)-padding, 0), min(np.max(index)+padding+1, ary.shape[axis])) r = [getRange(self.mask, axis = i) for i in range(3)] self.stack = self.stack[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.mask = self.mask[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.shape = self.stack.shape return请完整详细的解释每一行代码的意思

这里是函数的注释，说明这个函数的作用是基于掩码修剪CT图像，padding参数用于给图像添加额外的像素，同时掩码也被扩展以进行修剪。 self.checkMask() 这是类的另一个方法，检查存在与属性 self.mask 中的掩码...

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class MyBertModel(nn.Module): def __init__(self, config): super(MyBertModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(config.bert_path) for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes) def forward(self, x): context = x[0] # 输入的句子 mask = x[2] # 对padding部分进行mask，和句子一个size，padding部分用0表示，如：[1, 1, 1, 1, 0, 0] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = self.fc(pooled) return out

在 forward 方法中，输入 x 是一个元组，包含三个张量：句子的 token id 序列 context，对应的 token 序列长度 seq_len，以及 padding 部分的掩码 mask。使用 BERT 模型对 context 序列进行编码，得到输出...

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

然后，你使用 BERT 模型进行问答，通过输入输入ids和注意力掩码，模型输出了起始和结束位置的得分。接着，通过找到得分最高的位置，你解码出了答案，并将其打印出来。 请注意，这段代码还需要安装 Transformers 库...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码中：出现错误：torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1[:, :18, :, :], weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*...

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def forward(self, input_data, attention_mask=None, labels=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, head_mask=None): outputs = self.bert(input_data, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds) sequence_output = outputs[0] # 去除cls,(batch,seq) sequence_output = sequence_output[:, 1:] sequence_output = self.dropout(sequence_output) # 得到判别值 logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,) if labels is not None: loss_mask = labels.gt(-1) loss = self.crf(logits, labels, loss_mask) * (-1) outputs = (loss,) + outputs # contain: (loss), scores return outputs

其中，input_data是输入的文本数据，attention_mask是掩码，用于指示哪些词是padding，labels是标注序列，position_ids是位置编码，inputs_embeds是词嵌入向量，head_mask是多头注意力层的掩码。 在函数中，首先将...

def fit(self, data, mask=None) mask=None代表什么意思？

在这种情况下，我们需要将输入的掩码（mask）传递给模型以告知其哪些部分是填充值（padding），哪些部分是真实的输入。如果不传递掩码，则默认所有的输入都是有效的。 因此，在 fit 函数中，如果不需要使用掩码，...

定义Soft Boundary Loss函数，该函数需要接收两个参数：分割结果和目标掩码。分割结果是一个大小为[N, C, H, W]的张量，其中N表示batch size，C表示类别数，H和W表示图像高度和宽度。目标掩码是一个大小为[N, H, W]的张量，其中每个元素的值为0或1，表示该像素是否为目标。 在Soft Boundary Loss函数中，需要执行以下步骤： 计算每个像素到最近的边界像素点的距离，得到一个距离图像； 对距离图像进行归一化，使其取值范围在0到1之间； 对距离图像进行平滑处理，使得边界区域的像素值更加连续； 对平滑后的距离图像进行二值化，得到一个边界掩码； 将边界掩码与目标掩码进行加权，得到最终的Soft Boundary Loss。

boundary = target_mask - F.max_pool2d(target_mask, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 计算每个像素到最近的边界像素点的距离 dist = np.zeros(seg_result.shape) for i in range(seg_result.shape[0]...

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