提供了拟议的 Array-API 的初步版本。这是创建可在应用程序（如 CuPy 和 JAX）中使用的标准函数集的一步。 NumPy 现在具有 DLPack 后端。...这个更改（使用等效但更新的 -ffp-exception-behavior=strict）在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用。...，即使在给定签名的情况下（即，创建 gufunc 时）：输出类将与首次调用基础函数时返回的类相同。...这种更改（使用等效但更新的-ffp-exception-behavior=strict）曾在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用过。...这种变化（使用等效但更新的-ffp-exception-behavior=strict）曾在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用。
#23635: BUG: 修复当order="A"或order="K"时掩码数组的展平问题 #23636: MAINT: 更新 conftest 以适应更新的 hypothesis 版本...: BUG: 忽略掩码设置中的无效和溢出警告 #23635: BUG: 修复掩码数组在 order="A" 或 order="K" 时的展平问题 #23636: MAINT: 更新 conftest...当使用copy=False时，numpy.ma.masked_invalid现在会就地修改输入的掩码数组。...当使用copy=False时，numpy.ma.masked_invalid现在会就地修改输入的掩码数组。...__ 中的参数验证 #22223: 测试：确保np.equal.reduce引发TypeError #22224: 修复：修复 numpy.array_api.vecdot 的实现 #22230
论文的摘要如下： 我们介绍了一种名为 BERT 的新语言表示模型，它代表双向编码器从变压器中获得的表示。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被遮蔽的标记， 对于被遮蔽的标记为 0。...掩码值选定在[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？...掩码值选定在[0, 1]中： 1 表示头部是未被掩码， 0 表示头部是被掩码。...掩码值选择在[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？
据我们所知，这是在提交时具有公开可用权重的最大稠密自回归模型。在这项工作中，我们描述了 GPT-NeoX-20B 的架构和训练，并评估了其在一系列语言理解、数学和基于知识的任务上的性能。...选择在 [0, 1] 中的掩码值： 1 代表 未被掩盖 的标记， 0 代表 被掩盖 的标记。 什么是注意力掩码？...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？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。...dtype (jax.numpy.dtype, 可选的, 默认为 jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。
这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（例如字符串或 Python 类型，如int或float），现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这意味着输入，如(1000, np.array([1], dtype=np.uint8)))现在将返回uint16数据类型。在大多数情况下，行为不变。请注意，通常不鼓励使用这个 C-API 函数。...这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（如字符串或像int或float这样的 Python 类型），现在将与传入np.dtype(arg2).type一致。...(gh-15427) 转换某些类型到数据类型已经过时 标量类型的超类，如np.integer，np.generic，或np.inexact在转换为数据类型（或在数据类型关键字参数中使用）时将会发出弃用警告...默认值为False，与先前版本的 numpy 中numpy.copy的行为一致。要创建一个保留数组子类的副本，调用np.copy(arr, subok=True)。
选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示未被屏蔽的标记， 0 表示被屏蔽的标记。 什么是注意力掩码？...从传递的两个序列中创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...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。 什么是注意力掩码？
(gh-22863) 可以从字符串抽象数据类型类创建字符串数据类型实例 现在可以创建具有大小的字符串数据类型实例，而无需使用数据类型的字符串名称。...例如，type(np.dtype('U'))(8) 将创建一个等效于 np.dtype('U8') 的数据类型。在编写处理字符串数据类型类的通用代码时，此功能非常有用。...（从 NumPy 1.20 开始弃用） (gh-23660) 在 astype 或数组创建函数（如 asarray）中转换为子数组 dtype 时的 FutureWarning 现已最终确定。...(gh-23652) 有符号和无符号整数始终正确比较 当在 NumPy 中混合使用uint64和int64时，NumPy 通常将两者都提升为float64。...(gh-23652) 有符号和无符号整数始终正确比较 当 NumPy 中混合使用uint64和int64时，NumPy 通常会将两者都提升为float64。
结构化数据类型 用户可以创建包含其他数组和数据类型的任意复杂的 dtype，这些复合 dtype 被称为结构化数据类型。...视图 不触及底层数据，NumPy 可使一个数组看起来改变其数据类型和形状。 以此方式创建的数组是一个视图，而且 NumPy 经常利用使用视图而不是创建新数组来获得性能优势。...) 变更 NaT 现在排序到数组的末尾 在 np.set_printoptions 中不正确的 threshold 会引发 TypeError 或 ValueError 保存带有元数据的数据类型时发出警告...1 的字段在将来的版本中不会被折叠成标量 兼容性说明 float16 次正规化舍入 使用 divmod 时的带符号零 MaskedArray.mask 现在返回掩码的视图，而不是掩码本身...（查看详情） ndarray 子类的更好的默认 repr（查看详情） 更可靠的掩码数组比较（查看详情） np.matrix 中的布尔元素现在可以使用字符串语法创建（查看详情） 更多
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...选择在[0, 1]中的掩码值： 1 表示未被masked的标记， 0 表示被masked的标记。 什么是注意力掩码？...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。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 对于未被masked的 token，值为 1， 对于被masked的 token，值为 0。 什么是注意力掩码？
选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被masked的标记。 0 表示被masked的标记。...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”处理的标记。...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”。...dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）— 计算的数据类型。
首要任务是技术错误 - 缺少参数的文档字符串，函数/参数/方法的错误描述等。 其他“结构性”缺陷，如损坏的链接也优先处理。 所有这些修复都易于确认并放置。...一些在 C 扩展模块中定义的函数/对象，如 numpy.ndarray.transpose, numpy.array 等，在_add_newdocs.py中有其单独定义的文档字符串。...一些函数/对象，如 numpy.ndarray.transpose、numpy.array 等，在 C 扩展模块中定义，其文档字符串在_add_newdocs.py中单独定义。...__ 修复复数零的幂 新的 DTypePromotionError np.show_config 使用来自 Meson 的信息 修复 np.ma.diff 在调用时不保留掩码的问题...from重命名为from_ isnat当传入错误类型时引发TypeError dtype.
论文摘要如下： *自然语言理解包括各种不同的任务，如文本蕴涵、问题回答、语义相似性评估和文档分类。...选择在`[0, 1]`中的掩码值： + 1 表示未被`masked`的标记， + 0 表示被`masked`的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在 `[0, 1]` 中： + 1 对于 `未被掩盖` 的标记， + 0 对于 `被掩盖` 的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在`[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？...+ `dtype`（`jax.numpy.dtype`，*可选*，默认为`jax.numpy.float32`）- 计算的数据类型。
掩码值选择在[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？...对于小模型，收益尤为明显；例如，我们在一个 GPU 上训练了 4 天的模型，在 GLUE 自然语言理解基准测试中胜过了使用 30 倍计算量训练的 GPT。...但是，如果您想在 Keras 方法之外（如fit()和predict()）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放在第一个位置参数中...选择的掩码值在 [0, 1] 中： 对于未被掩码的标记为 1， 对于被掩码的标记为 0。 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。
选择的掩码值在[0, 1]中： 对于未被掩码的标记为 1， 对于被掩码的标记为 0。 什么是注意力掩码？...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。 什么是注意力掩码？...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。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 对于未被掩码的标记为 1， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...BLOOM 模型变压器，顶部带有用于提取问答任务的跨度分类头，如 SQuAD（在隐藏状态输出顶部的线性层，用于计算span start logits和span end logits）。
X-MOD 扩展了多语言掩码语言模型，如 XLM-R，在预训练期间包含特定于语言的模块化组件（语言适配器）。在微调中，每个 Transformer 层中的语言适配器被冻结。...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。...dtype (jax.numpy.dtype，optional，默认为jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。...如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。 裸的 XGLM 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）- 计算的数据类型。
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...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？...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？...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。...如果希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。 裸 RoFormer 模型变压器输出原始隐藏状态，没有任何特定的头部。
本文将解释该错误的原因以及如何解决它。错误原因这个错误通常发生在使用NumPy的乘法操作（*）时，其中一个操作数是浮点数（numpy.float64）而另一个是序列（如list或数组）。...解决方法要解决这个错误，我们需要确保进行乘法操作的两个操作数具有相同的数据类型。有以下两种方法可以解决该问题：1. 将序列转换为NumPy数组一种解决方法是将序列（如列表）转换为NumPy数组。...加权得分的计算只是一个示例，实际应用中可能会有更多复杂的数值计算任务需要使用 NumPy 完成。numpy.float64 是 NumPy 库中的一种数据类型，用于表示浮点数。...它可以存储小数位数较多的精确数值，提供更高的计算精度和准确性。 在 NumPy 中，float64 数据类型是默认的浮点数类型，它是在创建数组时指定数据类型时最常用的选择之一。...=np.float64)在上述示例中，通过 dtype 参数指定数据类型为 np.float64，从而创建了一个 float64 类型的 NumPy 数组 array。
在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...虽然 R 包含四种基本数据类型，但 NumPy 支持更多：例如，R 具有单个整数类型，但是一旦考虑到编码的可用精度，签名和字节顺序，NumPy 支持十四个基本整数类型。...此外，对于较小的数据类型（例如 8 位整数），牺牲一个位用作掩码，将显着减小它可以表示的值的范围。 NumPy 确实支持掩码数组吗？...下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例： 类型 储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...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”。
NumPy 数据类型 1、NumPy 中的数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型，下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型，为了区别于 Python 原生的数据类型，bool...print(numpy.dtype) 所显示的都是 NumPy 中的数据类型，而非 Python原生数据类型。..., b) 输出：（2019-03-07 是周四） 2019-03-07 2019-03-07 例四： 从字符串创建 datetime64 类型时，默认情况下，NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。...import numpy as np print(np.datetime64('2019-03') == np.datetime64('2019-03-01')) 输出： True 例七： 从字符串创建日期时间数组时...(np.is_busday(c)) print(d) 输出： 6 例八： 自定义周掩码值，即指定一周中哪些星期是工作日。
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