.masked_fill

.masked_fill()是PyTorch张量的一个方法，用于根据给定的掩码（mask）填充张量中的值。

具体来说，.masked_fill(mask, value)方法将张量中与掩码（mask）中对应位置为True的元素替换为给定的值（value），并返回替换后的新张量。

例如，假设有一个形状为(3, 3)的张量x：

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

我们想要将x中大于5的元素替换为0，可以定义一个相同形状的掩码（mask）：

mask = torch.tensor([[False, False, False],
                     [False, False, True],
                     [True, True, True]])

然后使用.masked_fill()方法进行替换：

new_x = x.masked_fill(mask, 0)

最终得到的new_x为：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 0],
        [0, 0, 0]])

可以看到，x中大于5的元素被替换为了0，而其他位置的元素保持不变。

相关问题

.masked_fill_()

`.masked_fill_()` 是 PyTorch 中的一个张量操作函数，用于对张量中的部分元素进行替换操作。它的作用是在张量中找到符合某个条件的元素，并将它们替换为指定的值。这个操作通常在处理自然语言处理中的序列时会用到。

具体来说，`.masked_fill_()` 接受两个参数：

- `mask`：一个与原张量形状相同的布尔类型的张量，用于指示要替换的元素的位置。`True` 表示需要替换，`False` 表示不需要替换。
- `value`：一个标量或大小与原张量相同的张量，用于指定替换后的值。

例如，假设有一个形状为 `(3, 4)` 的张量 `x`，我们想要将其中所有大于 0 的元素替换为 1：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
mask = x > 0
x.masked_fill_(mask, 1)

执行这段代码后，`x` 的值将会变成一个新的张量，其中所有大于 0 的元素都被替换为了 1。注意，`.masked_fill_()` 是一个原地操作，即会修改原张量 `x` 的值。如果不想修改原张量，可以使用 `.masked_fill()` 函数，它返回一个新的张量，而不是原地修改原张量。

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

这段代码中存在一个错误。在for循环中，代码更新了变量b，但是在更新后没有再次进行softmax操作，导致后续的计算结果不正确。因此，需要在for循环中，在更新b后再次进行softmax操作，如下所示：

for i in range(num_iterations):
    c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
    weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
    representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
    representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
    representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
    representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
    b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1)  # 进行softmax操作

这样修改后，该段代码的功能应该能够正常运行。