mask.fill_(float("-inf"))
时间: 2024-05-31 11:11:19 浏览: 3
这行代码是在将tensor中的所有元素赋值为负无穷大。在自然语言处理任务中,我们常常需要使用mask来标记哪些位置需要被忽略,比padding的位置。为了避免这些位置对模型的计算产生影响,可以将这些位置对应的mask值赋为负无穷大,这样在softmax计算时,这些位置对应的值就会趋近于0,而不会对其他有效位置产生影响。
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mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))什么意思
这行代码是对生成的掩码矩阵进行处理,使得模型在自注意力计算中只能访问当前位置及之前的位置。
首先,使用 .float() 将掩码矩阵的元素类型转换为浮点类型,这是因为PyTorch中的计算需要数据类型一致。接着,使用 .masked_fill() 函数,将掩码矩阵中值为0的位置(即未来位置)的值替换为负无穷(float('-inf')),这样在计算softmax时,未来位置的权重就会趋近于0,从而屏蔽未来位置的信息。同时,将值为1的位置(即当前位置及之前位置)的值替换为0,这是为了保留当前位置及之前位置的信息,因为模型需要在这些位置上进行自注意力计算,生成输出。这里使用了两个 .masked_fill() 函数,分别处理值为0和值为1的位置。
处理后的掩码矩阵mask的大小仍为(sz, sz),其中mask[i][j]的值为负无穷表示第i个位置不能访问第j个位置之后的信息,mask[i][j]的值为0表示第i个位置可以访问第j个位置之前的信息。
def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask
这段代码看起来是一个基于Transformer的模型,主要包括了初始化权重和前向传播两个函数。在初始化权重的函数中,将decoder的bias设为0,权重采用均匀分布初始化。在前向传播的函数中,首先将输入的src张量增加一个维度,然后通过位置编码器对输入进行编码,接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码,得到输出output_1。在这段代码中,未使用self.src_mask,因此可以考虑将其删除。最后,将output_1中的第一个元素作为输出,通过对第一个维度的求和来实现将输出从3D张量降为2D张量。