torch.bernoulli

torch.bernoulli是PyTorch中的一个函数，用于生成一个服从伯努利分布的张量。伯努利分布是一种二项分布，其随机变量只有两个取值，通常用0和1表示。在PyTorch中，torch.bernoulli可以指定生成的张量中1的概率，返回的张量中1的位置由随机生成器决定。如果随机生成器没有被指定，则使用默认的全局随机生成器。

相关问题

M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype)代码解释

这行代码包含了几个操作。首先，使用torch.clamp函数对input_abs乘以gamma的结果进行限制，使其在0和1之间。clamp函数的min和max参数分别指定了允许的最小值和最大值，超出这个范围的值会被截断到最小值或最大值。接下来，使用torch.bernoulli函数对上一步得到的张量进行伯努利采样，即以该张量中的每个元素作为概率进行独立的二元采样。采样结果是一个与输入张量形状相同的二值张量，其中的元素值为0或1。最后，使用.to方法将采样结果移动到与输入张量相同的设备（device）上，并使用.dtype方法将其设置为与输入张量相同的数据类型（dtype），然后将结果赋值给变量M_seed。

attn = attn + torch.bernoulli(m_r) * -1e12

这段代码是对注意力矩阵进行随机遮盖的操作，其中torch.bernoulli(m_r)生成的随机矩阵用于控制哪些位置被遮盖，-1e12表示遮盖后的注意力值非常小，相当于被完全忽略，从而达到遮盖的效果。具体来说，Bernoulli分布是一种二项分布，它生成的随机数只有两个取值0或1，其中0的概率为1-p，1的概率为p，而这里的m_r就是控制1和0的概率的参数。当随机矩阵中某个位置为1时，对应的注意力矩阵中的值会被置为-1e12，从而实现遮盖的效果。