在布尔张量掩码中寻找峰点(第一个True)的索引_如何使用在另一个张量中指定的索引在tensorflow中创建仅将中间范围设置为True的布尔掩码_在Pytorch中从4D张量中寻找具有零的索引 - 腾讯云开发者社区

masked_select torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量，其中布尔掩码和输入张量就是...) - 要进行索引的布尔掩码 out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...「对于 masked_select 函数中的广播机制比较简单，因为无论在什么情况下都是需要将传入 mask 参数的布尔张量广播成与传入 input 参数中的输入张量相同的形状。...由于只需要对布尔张量进行广播，因此只关注布尔张量，首先为布尔张量添加新的维度，最终两个张量的维度都是 2；由于布尔张量的第一个维度上的长度和输入张量第一个维度上的长度相等，因此第一个维度相容。...布尔张量的第二个维度上的长度为 1，同样在第二个维度上也相同；布尔张量的两个维度上都是相容的，因此布尔张量可以进行广播；在布尔张量的第二个维度上进行复制，最终的布尔张量为：将输入张量和广播后的布尔张量一一对应

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张量的基础操作

如果指定步长为2，如 t1[2:8:2]，则会隔一个元素取一个，返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。高级索引：包括布尔索引和掩码索引等。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。...例如，如果有一个张量t和一个相同形状的布尔张量b，那么t[b]将返回t中所有对应b中为True的元素。...接着，我们创建了一个与t形状相同的布尔张量b，并使用布尔索引选择了所有对应b中为True的元素。最后，我们将结果打印出来。 ️这些就是张量的基础操作，下一节我们看看张量的其他性质~

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是的

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TF-char5-TF2高级操作

result[0] # 查看第一个张量如果希望在某个维度上全部按照长度为1进行分割，使用tf.unstack，切割长度固定为1。...tf.equal(a,b)和tf.math.equal(a,b)比较两个张量是否相等，返回的是布尔型张量 out = tf.random.normal([100,10]) out = tf.nn.softmax..., False, True, False], axis=0) # 第一个维度是班级多维度掩码采样方式希望采样第 1 个班级的第 1-2 号学生，第 2 个班级的第 2-3 号学生 x = tf.random.uniform...,True,False],[False,True,True]]) # 多维度掩码采样 ?...cond 中为 True 的元素索引 demo 获取张量中的正数及其索引 x = tf.random.normal([3,3]) # 构造 a mask=x>0 # 比较操作，等同于 tf.equal

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tf.boolean_mask

) # [0, 2]一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。...轴可以与遮罩一起使用，以指示要遮罩的轴。在这种情况下，轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。...还请参见:tf.ragged.boolean_mask，它可以应用于稠密张量和不规则张量，如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁)，可以使用它。...参数：tensor:一天张量。mask:K- d布尔张量，K <= N, K必须静态已知。axis:一个0-D int张量，表示要掩模的张量中的轴。默认情况下，axis为0，它将屏蔽第一个维度。...name:此操作的名称(可选)。返回值： (N-K+1)-维张量，由掩模中与真值对应的张量中的项组成。

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PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 3 部分

然而，在我们的例子中，我们实际上不需要知道唯一标签的值，我们只需要知道唯一标签的数量。这可以通过在展平的目标张量上应用 torch.sort 操作并计算所得步骤函数中的步骤数来计算。...布尔掩码是我们常用的例程，用于减少所需的机器操作总数。在我们的例子中，我们的目的是通过删除“忽略”像素并将交叉熵计算限制为感兴趣的像素来减少计算量。显然，这适得其反。...和以前一样，应用布尔掩码会导致大小不确定的张量，并且它触发的 cudaMempyAsync 大大掩盖了排除“忽略”像素所节省的任何费用。...优化 #3：注意布尔掩码操作在我们的例子中，解决这个问题相当简单，因为 PyTorch CrossEntropyLoss 有一个用于设置ignore_index的内置选项。...例如，在布尔掩码的情况下，如果我们的掩码非常稀疏并且原始张量非常大，那么应用掩码所节省的计算量可能会超过主机设备同步的成本。重要的是，应根据具体情况评估每次优化的影响。

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Transformers 4.37 中文文档（五十七）

选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。什么是注意力掩码？...output_attentions (布尔值，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。...这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 output_hidden_states (布尔值，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。...return_dict (布尔值，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。这个参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个仅包含input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（二十九）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个 input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：仅使用input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：只有一个包含input_ids...但是，如果要在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：仅具有input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：一个仅包含input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（二十六）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个只有input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个只有input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含input_ids...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被“掩码”的标记，对于被“掩码”的标记。注意力掩码是什么？...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：仅具有input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（六十二）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个只包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个input_ids...然而，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个仅包含input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（五十四）

它是使用特殊标记构建时的序列的第一个标记。 mask_token (str, 可选, 默认为 "[MASK]") — 用于屏蔽值的标记。这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。...如果未指定，损失将不会被掩码。掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个仅包含input_ids...有关更多细节，请参见返回张量中的 hidden_states。此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：一个仅包含input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（四十六）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个仅包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：只有input_ids...，可选）- 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。

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PyTorch: 张量的拼接、切分、索引

1.2 torch.stack 功能：在新创建的维度 dim 上进行拼接（会拓宽原有的张量维度） tensors：张量序列 dim：要拼接的维度 t = torch.ones((2, 3))...注意list中长度总和必须为原张量在改维度的大小，不然会报错。...：在维度dim 上，按 index 索引数据返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...True 进行索引返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量...torch.masked_select(t, mask) print("t:\n{}\nmask:\n{}\nt_select:\n{} ".format(t, mask, t_select)) 通过掩码来索引

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Transformers 4.37 中文文档（五十六）

掩码值选择在[0, 1]中。对于未被掩码的标记为 1，对于被掩码的标记为 0。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：只有一个包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：只有一个input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（九十八）

mask: (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_channels, num_patches)，可选) — 布尔张量，指示掩码补丁中的 True 和其他地方的 False...，可选）-布尔掩码，指示哪些past_values是观察到的，哪些是缺失的。...，可选）- 用于指示哪些past_values是观察到的，哪些是缺失的布尔掩码。...掩码值选在[0, 1]之间： 1 表示“观察到”的值， 0 表示“缺失”的值（即被零替换的 NaN）。这个掩码用于在最终损失计算中过滤缺失值。...返回 List[int] 作为列表的张量形状。在 tensorflow 中处理动态形状。

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Transformers 4.37 中文文档（八十六）

）— 词汇表中输入序列标记的索引。...attention_mask（形状为(batch_size, text_seq_len)的torch.FloatTensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...选择的掩码值在 [0, 1] 中： 1 表示头部未被“掩盖”， 0 表示头部被“掩盖”。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选） — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...选择在[0, 1]中的掩码值： 1 表示“未被掩码”的标记， 0 表示“被掩码”的标记。什么是注意力掩码？

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Transformers 4.37 中文文档（六十一）

但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，您可以使用三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量：一个只包含...然而，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能的方法可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个仅包含...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：只有一个包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：一个只有`input_ids

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Transformers 4.37 中文文档（四十三）

当模型用作序列到序列模型中的解码器时，只有在需要时才需要这两个额外的张量。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能的方法可以用来收集所有输入张量放在第一个位置参数中：一个只包含...有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 attentions。此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。...）— 输入序列令牌在词汇表中的索引。...有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 attentions。此参数仅可在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。

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Transformers 4.37 中文文档（五十五）

选择的掩码值在[0, 1]中： 1 用于未被“掩码”掉的标记， 0 用于被“掩码”掉的标记。什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 用于未被“掩码”的标记， 0 用于被“掩码”的标记。什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示头部未被“掩码”， 0 表示头部被“掩码”。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：仅包含input_ids...有关更多详细信息，请参阅返回的张量中的hidden_states。此参数仅可在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。

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Transformers 4.37 中文文档（四十）

选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示未被“掩盖”的标记， 0 表示被“掩盖”的标记。什么是注意力掩码？可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...如果注意力窗口包含具有全局注意力的令牌，则相应索引处的注意力权重设置为 0；值应从第一个x注意力权重中访问。...如果注意力窗口包含具有全局注意力的标记，则相应索引处的注意力权重设置为 0；值应从第一个x个注意力权重中获取。...如果注意力窗口包含具有全局注意力的标记，则相应索引处的注意力权重设置为 0；应从第一个x个注意力权重中访问该值。...如果注意力窗口包含具有全局注意力的标记，则相应索引处的注意力权重设置为 0；该值应从第一个x个注意力权重中获取。

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Transformers 4.37 中文文档（四十五）

选择在[0, 1]中的掩码值：对于未被屏蔽的标记，为 1，对于被屏蔽的标记，为 0。注意力掩码是什么？可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...掩码值选择在[0, 1]中：对于未屏蔽的标记，对于被屏蔽的标记为 0。什么是注意力掩码？可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中：只有一个包含

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