create_mask

`create_mask`通常是指在自然语言处理的任务中，为了处理变长序列，需要对输入的序列进行padding，并在输入序列中加入一个掩码（mask）矩阵，用于指示哪些位置是padding的，哪些位置是真正的输入。这个掩码矩阵可以用来屏蔽padding的位置，以避免无意义的计算。

在Transformer模型中，掩码被用于在self-attention机制中，避免注意到padding的位置，这样可以使得模型更加关注真实的输入，从而提高模型的性能和泛化能力。

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.utils.rnn.pad_sequence`函数对输入序列进行padding，然后使用适当的掩码矩阵，对于padding的位置标记为0，其他位置标记为1。例如，下面的代码演示了如何创建掩码矩阵：

import torch

# 假设我们有一个batch大小为3，长度分别为5、3、4的序列
sequences = [torch.randn(5, 10), torch.randn(3, 10), torch.randn(4, 10)]

# 对序列进行padding，得到batch_size*max_len*feature_dim的tensor
padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=True)

# 创建掩码矩阵，用于指示哪些位置是padding的，哪些位置是真正的输入
mask = (padded_seqs != 0).float()

print(mask)

在这个例子中，掩码矩阵的形状为(batch_size, max_len)，其中为padding的位置标记为0，其他位置标记为1。