pytorch masked_fill

pytorch中不同的mask方法:masked_fill, masked_select, masked_scatter 在 PyTorch 中,和是三种常用的掩码(mask)操作方法,它们通过布尔类型的掩码张量(mask)对原始张量进行条件筛选或修改。 阅读详情
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
a = torch.Tensor([1,2,3,4])
a = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf)
 
print(a)
b = F.softmax(a)
print(b)

tensor([-inf, -inf, 3., 4.])
D:\pycharm\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\pydevconsole.py:8: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.
  start_new_thread = thread.start_new_thread
tensor([0.0000, 0.0000, 0.2689, 0.7311])

常见报错:

Expected object of scalar type Byte but got scalar type Long for argument #2 'mask'

 

原因,mask = torch.LongTensor()

解决方法:mask = torch.ByteTensor()

mask必须是一个 ByteTensor 而且shape必须和 a一样 并且元素只能是 0或1 。

函数作用:将 mask中为1的元素所在的索引,在a中相同的索引处替换为 value  ,mask value必须同为tensor 

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_40210472/article/details/88826821

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[Pytorch函数] .masked_fill_()

masked_fill_(mask, value) 掩码操作 用value填充tensor中与mask中值为1位置相对应的元素。mask的形状必须与要填充的tensor形状一致。 a = torch.randn(5,6) x = [5,4,3,2,1] mask = torch.zeros(5,6,dtype=torch.float) for e_id, src_len in enumerate(x): mask[e_id, src_len:] = 1 mask = mask.to(device

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PyTorch中的masked_select、masked_fill_()、 masked_fill()的区别

PyTorch中的masked_select、masked_fill_()、 masked_fill()的区别

2973

【Pytorch】torch.Tensor.masked_fill()

官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.masked_fill.html?highlight=torch%20masked_fill#torch.Tensor.masked_fill 该张量方法使用方法与torch.Tensor.masked_fill_()类似,其官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.masked_fill_.html#torch

让算法融入生活,改变生活! 1780

详细分析Pytorch中的masked_fill基本知识(附Demo)

基本的原理知识如下: 输入张量和掩码: masked_fill 接受两个主要参数:一个输入张量和一个布尔掩码 掩码的形状必须与输入张量相同,True 表示需要填充的位置,False 表示保持原值 掩码操作: 在执行 masked_fill 操作时,函数会检查掩码中每个元素的值 如果掩码对应的位置为 True,则在输出张量中填充指定的值; 如果为 False,则保留输入张量中对应位置的值 输出结果: 最终生成的新张量包含了在掩码位置上被替换的值,其余位置保持原样

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Pytorch masked_fill 函数理解应用

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1 What? 明确函数功能,掩码操作,用value掩盖mask中相对应的元素。 .masked_fill_(mask,value) 2 HOW? 要怎么使用。 a = torch.randn(5,6) x = [5,4,3,2,1] mask = torch.zeros(5,6,dtype=torch.float) for e_id, src_len in enumerate(x): mask[e_id, src_len:] = 1 mask = mask.to(device = 'cpu')

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pytorch中的masked_fill_

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Pytorch .masked_fill_()

masked_fill_(mask, value) 掩码操作 用value填充tensor中与mask中值为1位置相对应的元素。mask的形状必须与要填充的tensor形状一致。 a = torch.randn(5,6) x = [5,4,3,2,1] mask = torch.zeros(5,6,dtype=torch.float) for e_id, src_len in enumerate(x): mask[e_id, src_len:] = 1 mask = mask.to(device

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