mask = mask[:, 0, :, :].unsqueeze(1)

时间: 2023-06-12 19:05:54 浏览: 129
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mask:简单而小巧的输入掩码脚本

这行代码的作用是将一个四维的张量中的第二维切片，然后再在切片后的张量上添加一个新的维度。具体来说，假设输入张量的形状是 (B, C, H, W)，其中 B,C,H,W 分别表示 batch_size、通道数、高度和宽度。那么经过这行代码后，输出张量的形状将变为 (B, 1, H, W)，也就是在原来的第二维上切片得到长度为 1 的新张量，并在新张量上添加了一个维度。 这行代码通常用于将一个二维的掩码矩阵转换成一个三维的张量，其中第二维的长度为 1。这样做的目的是为了方便在卷积神经网络中进行运算，因为卷积层的输入张量通常是三维的，而掩码矩阵通常是二维的。
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jQuery-url-mask:设置URL字段的掩码的一种改编

<script src="path/to/jquery.url-mask.min.js"> .url-mask-input::-webkit-input-placeholder { /* WebKit browsers */ color: #999; } .url-mask-input:-moz-placeholder { /* Mozilla Firefox 4 to 18 */ ...

q_mask = (q_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(q2v) v_mask = (v_mask == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(1).expand_as(v2q)

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 ....

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

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...

mask = mask.unsqueeze(2).repeat(1, 1, self.units * 2) pwcf = pwcf * mask.float()

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。...

def random_masking(self, x, mask_ratio): """ Perform per-sample random masking by per-sample shuffling. Per-sample shuffling is done by argsort random noise. x: [N, L, D], sequence """ N, L, D = x.shape # batch, length, dim len_keep = int(L * (1 - mask_ratio)) noise = torch.rand(N, L, device=x.device) # noise in [0, 1] # sort noise for each sample ids_shuffle = torch.argsort(noise, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) # keep the first subset ids_keep = ids_shuffle[:, :len_keep] x_masked = torch.gather(x, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, D)) # generate the binary mask: 0 is keep, 1 is remove mask = torch.ones([N, L], device=x.device) mask[:, :len_keep] = 0 # unshuffle to get the binary mask mask = torch.gather(mask, dim=1, index=ids_restore) return x_masked, mask, ids_restore

首先，根据输入张量x的设备，在设备上生成一个形状为[N, L]的随机噪声张量noise，噪声的取值范围在[0, 1]之间。 然后，对每个样本的噪声进行排序，得到对应的排序索引ids_shuffle。ids_shuffle的排序方式是升序，较...

mask = mask.cuda() if use_cuda else mask # [64, 6, 256, 128] mask_i = mask.argmax(dim=1).unsqueeze(dim=1) # [64, 1, 256, 128] mask_i = mask_i.expand_as(img) img_a = copy.deepcopy(img)

这段代码是在进行图像处理，其中mask是一个张量，表示图像的掩码信息，use_cuda表示是否使用GPU加速，如果是，则将mask张量转移到GPU上进行计算。接着，通过argmax函数获取mask张量在第一个维度上的最大值所在的位置...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs, mask): mask = mask.unsqueeze(-1).float() scores = self.attention_weights(inputs) scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1) # 在维度 1 上进行 softmax weighted_inputs = inputs * attention_weights return weighted_inputs

接着在维度 1 上进行 softmax，得到每个位置的注意力权重 attention_weights。最后将输入的特征向量 inputs 与注意力权重 attention_weights 相乘，得到加权后的特征向量 weighted_inputs，作为 Attention 的输出。

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...

解释代码： def loss(self, net_embed, tgt_index, binary_mask): """ Arguments: net_embed N x TF x D tgt_embed N x T x F binary_mask N x T x F """ if tgt_index.shape != binary_mask.shape: raise ValueError("Dimension mismatch {} vs {}".format( tgt_index.shape, binary_mask.shape)) if th.max(tgt_index) != self.num_spks - 1: warnings.warn( "Maybe something wrong with target embeddings computing") if tgt_index.dim() == 2: tgt_index = th.unsqueeze(tgt_index, 0) binary_mask = th.unsqueeze(binary_mask, 0) N, T, F = tgt_index.shape # shape binary_mask: N x TF x 1 binary_mask = binary_mask.view(N, T * F, 1) # encode one-hot tgt_embed = th.zeros([N, T * F, self.num_spks], device=device) tgt_embed.scatter_(2, tgt_index.view(N, T * F, 1), 1) # net_embed: N x TF x D # tgt_embed: N x TF x S net_embed = net_embed * binary_mask tgt_embed = tgt_embed * binary_mask loss = l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), net_embed)) + \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(tgt_embed, 1, 2), tgt_embed)) - \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), tgt_embed)) * 2 return loss / th.sum(binary_mask)

然后，代码会检查tgt_index中最大的值是否等于self.num_spks - 1，如果不等于就会发出警告。最后，如果tgt_index的维度为2，代码会将其转换为三维张量，以便进行后续计算。最终，函数返回一个损失值。

mask = torch.randn(2, 64, 64).cuda target_masked = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() input_mask = torch.rand(2, 3, 64, 64).cuda() target = mask.unsqueeze(1) for d in range(3): target_masked[:, d, :, :] = input_mask[:, d, :, :] * target[:, d, :, :] target_masked = target_masked.cuda()解释一下这段代码，并把运行错误的地方修改

这段代码的作用是将一个大小为2x64x64的...target = mask.unsqueeze(1) for d in range(3): target_masked[:, d, :, :] = input_mask[:, d, :, :] * target[:, d, :, :] target_masked = target_masked.cuda()

if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) else: attn_mask = None

这段代码是 ChitGPT 中的一部分，用于实现基于滑动窗口的...对于每对窗口，将它们的编号相减，并用 -100.0 填充非零元素的位置，用 0.0 填充零元素的位置，生成一个注意力掩码。如果 shift_size 等于 0，则不需要掩码。

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 index = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.int32) index = index.to (torch.int64) true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这里数据类型该怎么转换

在scatter_()函数中，target.data.unsqueeze(1)作为索引，self.confidence作为值进行了填充。这里不需要进行数据类型转换。 关于mask的处理，torch.nonzero()返回的是非零元素的索引，因此它的数据类型是int64...

sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()

其中，pred.unsqueeze(dim=0) 用于将 pred 变量的维度扩展一维，使其变成一个 1xHxW 的张量，true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1) 则用于将 true_mask 变量的维度扩展一维，再将其第二个维度压缩，使其变成一个 1...

def forward(self, x, mask=None, temporal=False): """ Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww) or None """ B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x

- 如果mask不为None，则说明需要对注意力矩阵进行掩码处理，以避免模型在未来时刻预测当前时刻的信息，此时会将掩码矩阵mask与注意力矩阵attn相加，然后再通过softmax函数归一化； - 最后将注意力权重与值向量做加权...

yv_mask = torch.unsqueeze(yv[mask] + pred_offset_mask[..., 1], -1)

这是一个用于处理张量的操作。根据给定的掩码(mask)，它选择了与掩码相对应位置为True的元素，并在维度上添加了一个额外的维度。然后，通过将pred_offset_mask的...请注意，这里使用了torch.unsqueeze函数来添加维度。

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...

def forward(self, output, mask, ind, target): pred = _transpose_and_gather_feat(output, ind) mask = mask.unsqueeze(2).expand_as(pred).float() # loss = F.l1_loss(pred * mask, target * mask, reduction='elementwise_mean') loss = F.l1_loss(pred * mask, target * mask, size_average=False) loss = loss / (mask.sum() + 1e-4) return loss

然后，将输入的掩码 mask 进行扩展，使其与预测值 pred 的维度相匹配。掩码主要用来指示哪些位置是有效的目标区域。 接下来，使用掩码对预测值 pred 和目标值 target 进行按元素相乘，得到经过掩码筛选后的预测值和...

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))

5. (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1)) 是计算平均输出的关键部分。首先，将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘，以过滤...

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要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"