- 主要用在transformer的attention机制中,在时序任务中,主要是用来mask掉当前时刻后面时刻的序列信息。此时的mask主要实现时序上的mask。
>>>a=torch.tensor([1,0,2,3])
>>>a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=torch.tensor(-1e9))
>>>a
>>>tensor([-1.0000e+09, -1.0000e+09, 2.0000e+00, 3.0000e+00])
其中 mask必须是一个 ByteTensor ,shape必须和 a一样,且元素只能是 0或者1 ,是将 mask中为1的 元素所在的索引,在a中相同的的索引处替换为 value ,mask value必须同为tensor 。
在Transformer模型的注意力机制中,时序Masking被用于在处理序列数据时遮蔽未来的信息。这一机制通过一个ByteTensor的mask,其值为0或1,来标记需要被替换的位置,然后用特定value(如负无穷大)填充这些位置,确保预测当前时刻时不依赖后续时刻的上下文。
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