对于一个形状为(32,512)的张量src, src_seq_len = 512,这段代码生成的是什么?:src_pos = torch.arange(0, src_seq_len).unsqueeze(0).repeat(src.shape[0], 1),为什么它有时生成了一个(32,512,512)形状的向量?)
时间: 2024-02-11 07:08:38 浏览: 20
如果生成了一个形状为 (32, 512, 512) 的张量,可能是因为在执行该代码之前已经执行了类似下面的代码:
```
src = src.unsqueeze(1).repeat(1, src_seq_len, 1)
```
这会将输入张量的形状变为 (32, 512, 512),其中每一行都是相同的(原始的输入张量 src)。在这种情况下,执行代码 `src_pos = torch.arange(0, src_seq_len).unsqueeze(0).repeat(src.shape[0], 1)` 会生成一个形状为 (32, 512, 512) 的张量,其中每个 512x512 的矩阵都是从0到511的序列。这个张量可以用于将位置信息添加到输入序列中,以便Transformer等模型可以更好地处理序列中的位置信息。
相关问题
如何取一个形状为(batch_size=2,seq_len=128,d_model=768)的张量的第1个维度seq_len的前64的张量?
可以使用以下代码来取出第1个维度seq_len的前64的张量:
```python
import torch
# 创建一个形状为(batch_size=2, seq_len=128, d_model=768)的张量
tensor = torch.randn(2, 128, 768)
# 取出第1个维度seq_len的前64的张量
output = tensor[:, :64, :]
print(output.shape)
```
这里使用了Python中的切片操作,`[:, :64, :]`表示取出所有batch_size和d_model的维度,但是只取seq_len的前64个元素。最后打印output的形状,应该为(batch_size=2, seq_len=64, d_model=768)。
我想取一个形状为(batch_szie=2, seq_len=768, d_model=768)的张量前128个seq_len的张量,我该怎么写代码?
你可以使用切片操作符 `[..., :128, :]` 来取出前128个 `seq_len` 的张量,其中 `...` 表示所有的批次和其他轴。以下是示例代码:
```python
import torch
tensor = torch.randn(2, 768, 768)
slice_tensor = tensor[..., :128, :]
print(slice_tensor.shape) # 输出 torch.Size([2, 128, 768])
```
在这里,我们使用了 PyTorch 中的 `torch.randn()` 函数创建了一个形状为 `(2, 768, 768)` 的张量 `tensor`,然后使用切片操作符 `[..., :128, :]` 取出前 128 个 `seq_len` 的张量,并将其保存在 `slice_tensor` 中。最后打印出 `slice_tensor` 的形状,输出为 `torch.Size([2, 128, 768])`。