mask.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)

时间: 2023-11-16 15:06:58 浏览: 177
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DS918+_6.2.3-25426_UEFI_GPT_EXPAND.zip

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这段代码的作用是将一个形状为 (seq_length,) 的张量 mask 进行维度扩展，使其形状变为 (batch_size, seq_length, seq_length)。其中，unsqueeze(0) 是在第0维度上增加一个维度，expand(batch_size, -1, -1) 是将第0维度复制扩展 batch_size 次，而后两个维度保持不变。这样做的目的是为了在对每个样本进行计算时，能够同时对整个序列的每个位置进行操作。
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class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: （batch_size,n_nodes,input_dim） :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

具体来说，这个模块输入了三个张量：state_t，context和mask，其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量，context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量，mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量，...

mask = mask.scatter(1, index.unsqueeze(-1).expand(mask.size(0), -1), 1)

首先，unsqueeze(-1) 的作用是在 index 张量的最后一维添加一个维度，使其变为 (batch_size, num_positions, 1) 的三维张量。然后，expand 函数的作用是在第二维上扩展为 (batch_size, max_length) 大小的张量，从而...

scatter(1, index.unsqueeze(-1).expand(mask.size(0), -1), 1)

unsqueeze(-1) 的作用是在 index 张量的最后一维添加一个维度，使其变为 (batch_size, num_positions, 1) 的三维张量；expand 函数的作用是在第二维上扩展为 (batch_size, max_length) 大小的张量，从而方便后续的 ...

用torch.ones()定义一个函数，传入已经加载到GPU上的tensor格式的参数（batchsize=64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，反掩模大小限制在30x30到70x70以内，返回带有反掩模的tensor参数

mask = mask.unsqueeze(0).expand(tensor.shape[0], -1, -1).to(tensor.device) # 将反掩模乘以tensor的值，消除mask外的部分 masked_tensor = tensor * mask # 将反掩模加到tensor上 masked_tensor = masked...

masked_softmax

mask = torch.arange(input.size(1)).expand(*input.size()[:2]) < actual_length.unsqueeze(1) # 将 mask 张量转成浮点型，方便后续计算 mask = mask.float() # 将 mask 张量乘到 input 上，忽略掉 padding 部分 ...
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