mask = mask.unsqueeze(2).repeat(1, 1, self.units * 2) pwcf = pwcf * mask.float()
时间: 2024-04-20 09:26:35 浏览: 20
这段代码是将一个名为`mask`的张量进行一些操作。首先,使用`unsqueeze(2)`函数在第三维度上增加一个维度,然后使用`repeat`函数将这个张量沿着第一维度和第二维度重复`self.units * 2`次。最后,将`pwcf`与上述得到的重复张量相乘,并将结果乘以`mask`的浮点类型。这样做的目的可能是为了在某些位置上将`pwcf`的值置零。
相关问题
q_mask = (q_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(q2v) v_mask = (v_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(v2q)
这段代码是将条件判断的结果应用到两个变量 q_mask 和 v_mask 上。
首先,`(q_mask == 0)` 是一个条件判断表达式,判断 q_mask 是否等于0。结果是一个布尔型的张量。
然后,`.unsqueeze(1).unsqueeze(1)` 是将维度扩展操作,将布尔型的张量维度扩展为与 q2v 相同的维度。这两个 `.unsqueeze(1)` 操作将在第1个维度上增加一个维度。
最后,`.expand_as(q2v)` 是将张量扩展操作,将张量扩展为与 q2v 相同的形状。
这样,q_mask 的形状被扩展为与 q2v 相同,并且根据条件判断的结果进行了相应的填充。
v_mask 的处理方式与 q_mask 类似,只是将条件判断的结果应用到 v_mask 上,并根据 v2q 的形状进行了扩展。
mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)
`mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)`的作用是对一个张量进行维度扩展。具体来说,`unsqueeze(1)`将张量的维度在第1个位置上扩展,`unsqueeze(0)`将张量的维度在第0个位置上扩展。
举个例子,假设有一个形状为`(3,)`的张量`mask`,即一维张量。执行`mask.unsqueeze(1)`将其扩展为形状为`(3, 1)`的二维张量,再执行`unsqueeze(0)`将其扩展为形状为`(1, 3, 1)`的三维张量。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
mask = torch.tensor([1, 0, 1]) # 一维张量,形状为(3,)
expanded_mask = mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) # 扩展为三维张量,形状为(1, 3, 1)
print(expanded_mask.shape) # 输出:torch.Size([1, 3, 1])
print(expanded_mask)
```
输出结果:
```
tensor([[[1],
[0],
[1]]])
```
这样做的目的通常是为了在某些需要特定维度的操作中使用张量。例如,在使用Transformer decoder或BERT等模型时,可能需要对输入进行mask操作,以防止标签泄露或进行注意力机制的计算。