The dtype of attention mask (torch.int64) is not bool
时间: 2024-02-02 12:05:20 浏览: 51
If you are using PyTorch, you can convert the attention mask from `torch.int64` to `torch.bool` using the `.bool()` method. Here's an example:
```python
import torch
attention_mask = torch.tensor([[1, 0, 1], [0, 1, 1]], dtype=torch.int64)
attention_mask = attention_mask.bool()
print(attention_mask)
```
Output:
```
tensor([[ True, False, True],
[False, True, True]])
```
This will convert the attention mask to a boolean tensor where `True` represents the positions that should be attended to and `False` represents the positions that should be masked.
相关问题
Some weights of ChatGLMForConditionalGeneration were not initialized from the model checkpoint at THUDM\chatglm-6b and are newly initialized: ['transformer.prefix_encoder.embedding.weight'] You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference. The dtype of attention mask (torch.int64) is not bool
这个警告信息表示在加载预训练模型时,发现了一些权重没有被初始化,其中包括了transformer.prefix_encoder.embedding.weight。这通常是因为你的当前模型与预训练模型的结构不完全匹配,导致一些权重无法匹配。警告信息建议你在下游任务中训练模型,以便使用模型进行预测和推理。另外,还有一个警告信息表示注意力掩码的数据类型是torch.int64,而不是bool类型。这可能会导致一些问题,因为在一些操作中要求注意力掩码的数据类型必须是bool类型。你可以将掩码强制转换为bool类型来避免这个问题。
python torch.int64转为int
在 Python 中,`int` 类型是一种原生类型,而 `torch.int64` 是 PyTorch 中的数据类型。因此,将 `torch.int64` 转换为 `int` 类型需要使用 `item()` 方法,如下所示:
```python
import torch
# 创建一个 torch.int64 类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)
# 将 torch.int64 类型转换为 int 类型
y = x.item()
print(type(y)) # <class 'int'>
```
在上面的例子中,我们先创建了一个 `torch.int64` 类型的张量 `x`,然后使用 `item()` 方法将其转换为一个标量,最后将其赋值给变量 `y`,这样 `y` 就成为了一个 `int` 类型的整数。
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