我想在张量流中的张量3D上放置一个二进制掩码向量 - 腾讯云开发者社区

在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。...我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。...当我们对输入进行标记时，它将被转换为序列的张量，每个整数对应于模型词表中的一个项。...以下是GPT-2中的标记化示例: 如果我们想在输入中包含第二个序列: 因为这两个序列有不同的长度，所以不能把它们组合成一个张量。这时就需要用虚拟标记填充较短的序列，以便每个序列具有相同的长度。...因为我们想让模型继续向序列的右侧添加，我们将填充较短序列的左侧。这就是注意力掩码的一个应用。注意力掩码告诉模型哪些令牌是填充的，在填充令牌的位置放置0，在实际令牌的位置放置1。

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【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

在这种情况下，注意力被自动吸引到与周围环境不同的刺激信息上。在深度学习中，这种注意力机制可以用于识别图像中的显著物体或文本中的重要关键词。 ...通过使用掩码张量，可以将这些无效或特殊位置的权重设为负无穷大，从而在进行Softmax操作时，使得这些位置的输出为0。这种操作通常在序列模型中使用，例如自然语言处理中的文本分类任务。...def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量...实验结果 masked_softmax(torch.rand(3, 8, 5), torch.tensor([2, 2, 2])) 随机生成了一个形状为 (3, 8, 5) 的 3D 张量，其中有效长度全为...(2, 2, 5), torch.tensor([[1, 3], [2, 4]])) 对于形状为 (2, 2, 5) 的 3D 张量第一个二维矩阵的第一个序列的有效长度为 1，第二个序列的有效长度为

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你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

： 0维张量/标量装在张量/容器水桶中的每个数字称为“标量”。标量是一个数字。你会问为什么不干脆叫它们一个数字呢？我不知道，也许数学家只是喜欢听起来酷？标量听起来确实比数字酷。...1维张量只有一个坐标轴。 1维张量称为“向量”。我们可以把向量视为一个单列或者单行的数字。...所以，一篇推特文可以包装成一个2D向量：（140,128）如果我们下载了一百万篇川普哥的推文（印象中他一周就能推这么多），我们就会用3D张量来存： (number_of_tweets_captured...这是一张我美丽无边的猫咪（Dove）的照片，750 x750像素，这意味着我们能用一个3D张量来表示它： (750,750,3) My beautiful cat Dove (750 x 750 pixels...事实上，我举出这最后一个疯狂的例子是有特殊目的的。我们刚学过数据预处理和数据压缩。你不能什么工作也不做就把大堆数据扔向你的AI模型。你必须清洗和缩减那些数据让后续工作更简洁更高效。

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

： 0维张量/标量 ,装在张量/容器水桶中的每个数字称为“标量”。标量是一个数字。你会问为什么不干脆叫它们一个数字呢？我不知道，也许数学家只是喜欢听起来酷？标量听起来确实比数字酷。...1维张量只有一个坐标轴。 1维张量称为“向量”。我们可以把向量视为一个单列或者单行的数字。...所以，一篇推特文可以包装成一个2D向量：（140,128）如果我们下载了一百万篇川普哥的推文（印象中他一周就能推这么多），我们就会用3D张量来存： (number_of_tweets_captured...这是一张我美丽无边的猫咪（Dove）的照片，750 x750像素，这意味着我们能用一个3D张量来表示它： (750,750,3) My beautiful cat Dove (750 x 750 pixels...事实上，我举出这最后一个疯狂的例子是有特殊目的的。我们刚学过数据预处理和数据压缩。你不能什么工作也不做就把大堆数据扔向你的AI模型。你必须清洗和缩减那些数据让后续工作更简洁更高效。

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

「它和物理学中的tensor不是同一」个概念。那张量到底是什么东西呢？简单点说，张量就是多维数组的泛概念。通常一维数组我们称之为向量，二维数组我们称之为矩阵，这些都是张量的一种。...「形状」表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。前面图矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 5, 3)。...「张量的表现形式」在数学里面也有n维向量的说法，其实他们都是一维张量，数学中的N维向量指的是分量的个数，比如[1,2]这个向量的维数为2，它有1和2这两个分量；[1,2,3,······，1000]这个向量的维数为...它是一个提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。...「贪吃蛇程序中张量的使用」上篇所谈到的搭建神经网络就是张量的运用之一。下面，我来简单介绍一些其他运用。「创建与调用初始化张量」 ?

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神经网络的数学基础

5维向量和5维张量并不相同。5维向量指一个轴5个元素。5维张量有5个轴。矩阵(二维张量 2D) 向量数组为一个矩阵，即二维张量。一个矩阵有二个轴。...深度学习中，一般操作0D~4D的张量。核心属性 tensor张量由3个重要的属性： Number of axes轴的个数(秩)。3D tensor有3个轴。...可以通过tensor的ndim属性查看轴的个数。 Shape形状：数字元组，描述张量各个轴上的维度。张量维度为(),向量维度为(5,),2D张量维度（3,5),3D张量维度(3,3,5)....比如：MNIST中128的小批量样本： batch = train_images[:128] 生活中遇到的数据张量向量型数据vector data--2维张量，形状(samples，features...frames, height, width, channels) 或者(samples, frames, channels, height, width) Tensors 操作所有的计算机程序最终都简化为二进制输入上的二进制操作

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

# 轴的个数（阶）：例如，3D 张量有 3 个轴，矩阵有 2 个轴。这在 Numpy 等 Python 库中也叫张量的ndim。...# 因此每分钟被编码为一个3D 向量，整个交易日被编码为一个形状为(390, 3) 的2D 张量（一个交易日有390 分钟）， # 而250 天的数据则可以保存在一个形状为(250, 390..., 3) 的3D 张量中。...# 在这种情况下，每个字符可以被编码为大小为128 的二进制向量，那么每条推文可以被编码为一个形状为(280, 128) 的2D 张量， # 而包含100 万条推文的数据集则可以存储在一个形状为...# 由于每一帧都可以保存在一个形状为(height, width, color_depth) 的3D 张量中， # 因此一系列帧可以保存在一个形状为(frames, height, width

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深度学习框架中的「张量」不好用？也许我们需要重新定义Tensor了

为了试验这些想法，我建立了一个叫做 NamedTensor 的库。目前它只用于 PyTorch，但从理论上讲类似的想法也适用于其他框架。...建议 3：广播和缩并提供的张量名称也为广播操作提供了基础。当两个命名张量间存在二进制运算时，它们首先要保证所有维度都和名称匹配，然后再应用标准的广播。为了演示，我们回到上面的掩码示例。...在命名向量间进行张量缩并的更普遍的特征是 dot 方法。张量缩并是 einsum 背后的机制，是一种思考点积、矩阵-向量乘积、矩阵-矩阵乘积等泛化的优雅方式。...在将来的版本中，也许我们会添加函数注释来 lift 未命名函数，来保留这些属性。示例：神经注意力为了说明为什么这些选择会带来更好的封装属性，我们来思考一个真实世界中的深度学习例子。...虽然我同意 enisum 是一个进步，但它还是存在很多上述陷阱。下面来看神经注意力的问题，它需要计算， ? 首先我们要配置参数。

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如何为Tensorflow构建自定义数据集

所以想构建一个简单的原型并直接将Restcomm连接到Tensorflow。经过几天的研究，意识到没有简单的方法可以将实时流式音频/视频媒体（SIP / RTP）提供给张量流模型。...类似于Google Cloud的Speech to Text流gRPC API的东西可能是一个可接受的初始回退，但在开源Tensorflow社区中找不到。...基本上，TF是在每个节点处具有操作的图形结构。数据进入图表，操作将数据样本作为输入，处理这些样本并将输出传递给其节点所连接的图形中的下一个操作。下图是官方文档中TF图的示例。 ?...术语张量具有数学定义，但张量的数据结构本质上是n维向量：0D标量（数字，字符或字符串），1D标量列表，标量的2D矩阵或向量的更高维向量。...首先它必须描述单个数据样本中的张量类型。PcapDataset样本是两个标量的向量。一个用于tf.float64类型的pcap数据包时间戳，另一个用于类型为tf.string的数据包数据。

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NLP 面试揭秘：解锁注意力机制

BERT 利用自注意力机制计算每个词元的隐藏状态，通过随机掩码的方式将每个词元与序列中的其他词元进行比较。此外，还可以采用跨度掩码或不同的假设来同时掩码两个共存的词元。...最初，PreLN 和 PostLN 在设置上有所区别： PostLN 将层归一化（LayerNorm）放置在残差块之间，而 PreLN 则将层归一化放置在残差块内部。...阐述多头注意力机制在注意力机制的应用中，可以把整个嵌入向量拆分成多个部分，然后让每个部分通过不同的矩阵进行处理 —— 这本质上就是多头注意力机制，其中每个“头”代表了这样的一个分割。...如果一个模型的维度是 d，并且只有一个注意力头，那么它会将嵌入向量投影成一个 d 维的查询、键和值的三元组张量（每个投影不包括偏置项，需要 d² 参数，总共需要 3d² 参数）。...如果同一个维度的模型有 k 个注意力头，那么它会将嵌入向量投影成 k 个 d/k 维的查询、键和值的三元组张量（每个投影不包括偏置项，需要 d²/k 参数，总共需要 3d² 参数）。

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HybridPose：混合表示下的6D对象姿态估计

在（c）中，边缘向量由所有关键点之间的有效连接图定义。在（d）中，对称对应关系将对象上的每个2D像素连接到其对称对应对象。...第三中间表示由反映基础反射对称性的预测像素方向对称性对应组成。在本文的实验中，HybridPose扩展了FlowNet 2.0的网络架构，该架构结合了密集的像素流和PVNet预测的语义掩码。...本文考虑了在6D位姿估计问题中广泛使用的两个流行的基准数据集，即Linemod和Occlusion Linemod。输出张量中的第一个通道是二进制分割掩码M。...如果M（x，y）= 1，则（x，y）对应于输入图像I中感兴趣对象上的像素。分割掩码为使用交叉熵损失进行训练。第二个2 | K | 输出张量中的通道给出所有| K |的x和y分量关键点。...应用基于投票的关键点定位方案，以从该2 | K |通道张量和分割掩码M中提取2D关键点的坐标。下一个2 | E | 输出张量中的通道给出所有| E |的x和y分量边缘，本文将其表示为Edge。

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HybridPose：混合表示下的6D对象姿态估计

第三中间表示由反映基础反射对称性的预测像素方向对称性对应组成。在本文的实验中，HybridPose扩展了FlowNet 2.0的网络架构，该架构结合了密集的像素流和PVNet预测的语义掩码。...本文考虑了在6D位姿估计问题中广泛使用的两个流行的基准数据集，即Linemod和Occlusion Linemod。输出张量中的第一个通道是二进制分割掩码M。...如果M（x，y）= 1，则（x，y）对应于输入图像I中感兴趣对象上的像素。分割掩码为使用交叉熵损失进行训练。第二个2 | K | 输出张量中的通道给出所有| K |的x和y分量关键点。...应用基于投票的关键点定位方案，以从该2 | K |通道张量和分割掩码M中提取2D关键点的坐标。下一个2 | E | 输出张量中的通道给出所有| E |的x和y分量边缘，本文将其表示为Edge。...i（0≤i 的索引。然后是一组包含第i个边缘向量的逐像素预测的2元组，其均值被提取为预测边缘。输出张量中的最后2个通道定义对称对应关系的x和y分量。

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深度学习-数学基础

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例神经网络中的数学术语张量张量：数据的维度或者是数据的容器标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...，不是一维数组，也称为0D张量向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量）矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...点积运算一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量张量变形张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量神经网络计算原理神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...descent,SGD),如果每次只抽取一个样本，叫作真SGD，如果每次迭代在所有数据上进行，那么叫作批量SGD 关于链式求导：反向传播算法（后续有时间深度学习）在前面的梯度算法中，我们假设函数是可微的

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深度学习：张量介绍

3D 张量可以被视为三维矩阵列表：考虑 3D 张量的另一种方式是使用矩阵作为元素的向量。请注意，在本文中它们是用书法大写字母标注的。...4D 张量可以被认为是 3D 张量的四维列表：考虑 4D 张量的另一种方式是使用 3D 张量作为其元素的向量。这些可能会变得越来越复杂，但这是继续使用张量进行运算所必需的程度。...通过这个视图，就可以清楚如何在矩阵上执行点积。发生乘法的唯一方法是第一个矩阵中的行数与第二个矩阵中的列数匹配。...在三维中，重点是按矩阵相乘，然后对这些矩阵中的每个向量执行点积。上图应该有助于解释这一点。将两个 3D 张量视为矩阵向量可能会有所帮助。...，并在 3D 张量的矩阵中按元素相乘。

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动手学DL——深度学习预备知识随笔【深度学习】【PyTorch】

|张量相加得到了意外的结果，可以考虑是不是误将不同形状的向量相加了，触发了广播机制。...inputs中的每个分类变量【不是数值的，比如字符串值】都拆分为多个二进制变量，每个变量表示一种可能的分类。...计算图是一个有向无环图（DAG），其中节点表示张量操作，边表示操作之间的依赖关系。...这样做的目的是防止梯度回传时对 u 的梯度计算，从而实现对 u 的一种冻结。通常，当希望保留某个张量的值，但不想在反向传播过程中计算它的梯度时，就会使用 detach() 方法。...通过将张量分离并赋给一个新的变量，在接下来的计算过程中使用这个新变量 u，而且它的梯度会被忽略，从而实现参数冻结或临时截断梯度流的目的。

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【深度学习实验】注意力机制（四）：点积注意力与缩放点积注意力之比较

在这种情况下，注意力被自动吸引到与周围环境不同的刺激信息上。在深度学习中，这种注意力机制可以用于识别图像中的显著物体或文本中的重要关键词。 ...首先，在所有输入信息上计算注意力分布，然后根据这个分布计算输入信息的加权平均。这个计算依赖于一个查询向量（Query Vector），通过一个打分函数来计算每个输入向量和查询向量之间的相关性。...加权平均：软性注意力机制中的加权平均表示在给定任务相关的查询向量时，每个输入向量受关注的程度，通过注意力分布实现。...使用 masked_softmax 函数计算注意力权重，根据有效长度对注意力进行掩码。将注意力权重应用到值上，得到最终的加权平均结果。使用 Dropout 对注意力权重进行正则化。 b....softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens is None: return nn.functional.softmax

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AI：Transformer架构简介及实践

）和规范化层以及一个残差连接 2.1 掩码张量掩码张量：掩代表遮掩，码就是我们张量中的数值，它的尺寸不定，里面一般只有1和0的元素，代表位置被遮掩或者不被遮掩，至于是0位置被遮掩还是1位置被遮掩可以自定义...，因此它的作用就是让另外一个张量中的一些数值被遮掩，也可以说被替换,它的表现形式是一个张量。...掩码张量的作用：在transformer中,掩码张量的主要作用在应用attention(将在下一小节讲解)时，有一些生成的attention张量中的值计算有可能已知了未来信息而得到的，未来信息被看到是因为训练时会把整个输出结果都一次性进行...它的输出是一个最后两维形成1方阵的下三角阵. 最后对生成的掩码张量进行了可视化分析,更深一步理解了它的用途....，但是句子中的每个词的表示只获得一部分，也就是只分割了最后一维的词嵌入向量.这就是所谓的多头，将每个头的获得的输入送到注意力机制中,就形成多头注意力机制。

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基于OpenVINO在C++中部署YOLOv5-Seg实例分割模型

作者：英特尔物联网行业创新大使王一凡 YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。...String &filename, int flags=IMREAD_COLOR) 若是从视频流(例如，视频文件、网络摄像头、3D摄像头(Realsense)等)中，一帧一帧读取图像数据到内存，则使用...| 图 1-3 从视频流读取图像帧范例＞YOLOv5-Seg模型的图像预处理 YOLOv5-Seg模型构架是在YOLOv5模型构架基础上，增加了一个叫“Proto”的小型卷积神经网络，用于输出检测对象掩码...另外，从代码可以看出YOLOv5-Seg模型的输出有两个张量，一个张量输出检测结果，一个张量输出proto，其形状可以用Netron打开yolov5-seg.onnx查知，如下图所示。...，并用cv::dnn::NMSBoxes()过滤掉多于的检测框；从”detect ”输出张量的后32个字段与”proto”输出张量做矩阵乘法，获得每个检测目标的形状为160x160的掩码输出，最后将160x160

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tf.compat

class GPUOptionsclass GradientTape: 记录自动分选的操作。class Graph: 张量流计算，表示为数据流图。....): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。(弃用参数)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。...fft3d(...): 3D快速傅里叶变换。fill(...): 创建一个包含标量值的张量。fingerprint(...): 生成指纹值。....): 返回一个掩码张量，表示每个单元格的前N个位置。serialize_many_sparse(...): 将N-小批量稀疏张量序列化为[N, 3]张量。....): 将稀疏张量序列化为一个3向量(一维张量)对象。serialize_tensor(...): 将张量转换成一个序列化的张量。

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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...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，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入张量：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 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集第一个位置参数中的所有输入张量：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，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第一个位置参数中的所有输入张量：只有一个包含input_ids

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注意力机制中的掩码详解

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