在pytorch中，这句话是什么意思：mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))

这句话的意思是将原来0的位置替换成负无穷，将原来1的位置替换成0.0，这是在使用mask矩阵进行计算时常用的操作，目的是将无效数据的权重设置为0，以确保无效数据对计算结果的影响为0，避免影响模型的表现。其中，mask为0表示该位置为无效数据，mask为1表示该位置为有效数据。使用float()将mask转换为浮点型。

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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。

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

这是一个 PyTorch 中实现注意力机制的类 Attention。它的输入有两个参数，一个是 inputs，表示输入的特征向量；另一个是 mask，表示掩码，用于在计算注意力权重时屏蔽掉某些位置。在 forward 方法中，首先将输入的掩码 mask 扩展一个维度，并将其转换为浮点数类型。然后通过一个全连接层计算出每个位置的注意力得分 scores。对于被 mask 屏蔽的位置，将其得分设置为一个极小的负值。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。