大家会发现，enctype="multipart/form-data"的表单提交后，在后台无法用传统的request.getParameter获取其他参数 我个人理解是因为每个参数都用流的形式处理了，需要特别的方式才能获取...本文使用commons-fileupload 获取除file外其他参数 HTML代码： <form id="uploadFileForm" action...upload.parseRequest(request); String dir = ((FileItem)fileList.get(1)).getString(); //获取
参考链接： Python中的numpy.log1p 文章目录 一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5....数组索引：获取单个元素 x[1] x[2, -1] 3....axis=0每列，axis=1每行大多数聚合有对NaN值的安全处理策略(NaN-safe)(以上除any all均有，在方法前加nan，如np.nansum)，计算时忽略所有的缺失值。...np.sum(x < 6, axis=1) #sum()函数可以沿特定轴进行 # 快速检查任意或所有值是否为True（结果返回True或False） np.any(x > 8) np.all...将布尔数组作为掩码 # 利用比较运算符得到布尔数组，通过索引将特定值选出，即掩码操作 x < 5 #输出布尔数组 x[x < 5] #输出满足条件的值 # 构建掩码 rainy
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。...head_mask（形状为(num_layers, attention_heads)的tf.Tensor，可选）— 用于使编码器中注意力模块中的特定头部失效的掩码。...确保为您的任务选择正确的目标（例如，MLM 检查点不适合生成）。 XLM 有多语言检查点，利用特定的lang参数。查看多语言页面获取更多信息。 一个在多种语言上训练的变压器模型。...序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...序列外的位置不会被考虑在内计算损失。
在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....索引 在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。 a....使用布尔索引访问满足条件的元素 import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) mask = x > 2 # 创建一个布尔掩码 elements = x...使用[start:end]切片操作访问子集 import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) subset = x[1:4] # 获取索引1到3的子集 print...高级切片 除了基本的切片操作外，还可以使用逗号将多个切片组合在一起，实现对不同维度的切片操作。
return_attention_mask (bool, 可选) — 是否返回注意力掩码。如果保持默认值，将根据特定 feature_extractor 的默认值返回注意力掩码。...位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
MVP 还具有任务特定的软提示，以激发模型在执行特定任务时的能力。...head_mask（torch.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选）— 用于在编码器的注意力模块中使特定头部失效的掩码。...decoder_head_mask（torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选）— 用于在解码器的注意力模块中使特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。
从除英语以外的任何其他语言生成 英语（eng_Latn）被设置为默认语言进行翻译。为了指定您希望从其他语言翻译，您应该在分词器初始化的src_lang关键字参数中指定 BCP-47 代码。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...蒙版值选在[0, 1]之间： 1 表示“未屏蔽”的标记， 0 表示“屏蔽”的标记。 注意力蒙版是什么？ 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...蒙版值选择在[0, 1]之间： 1 表示“未屏蔽”的标记， 0 表示“屏蔽”的标记。 什么是注意力蒙版？ 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
，我们可以使用掩码的逆作为索引。...mask = [False True False], fill_value = 999999) 取消掩码 要取消屏蔽一个或多个特定数据条目，我们只需为它们分配一个或多个新的有效值： >...mask = [False False False], fill_value = 999999) 要取消屏蔽掩码数组的所有掩码条目（假设掩码不是硬掩码），最简单的解决方案是将常量nomask...[1 2 3], mask = [False False False], fill_value = 999999) 索引和切片 由于MaskedArray...是numpy.ndarray的子类，它会继承其用于索引和切片的机制。
head_mask (tf.Tensor of shape (encoder_layers, encoder_attention_heads), optional) — 用于使编码器中注意力模块中的特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内，用于计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内，用于计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内，用于计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内，用于计算损失。
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
它具有 Prefix-LM 的模型结构。它作为前缀输入 token 的移位掩码语言模型。未加前缀的输入行为类似于正常的生成模型。Spout 向量是 GPTSAN 特定的输入。...quant_mode（bool，可选，默认为False）— 是否对模型进行量化。 force_dequant（str，可选，默认为"none"）— 强制去量化特定的非线性层。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于使自注意力模块的特定头部失效的掩码。...位置被夹在序列的长度（sequence_length）内。序列外的位置不计入损失计算。...位置被夹在序列的长度（sequence_length）内。序列外的位置不计入损失计算。
return_attention_mask (bool, 可选) — 是否返回注意力掩码。如果未设置，将根据特定标记器的默认值返回注意力掩码，该默认值由 return_outputs 属性定义。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于使自注意力模块的特定头部失效的掩码。...head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块中的特定头部失效的掩码...位置被夹在序列的长度（sequence_length）上。序列外的位置不会计入损失的计算。...位置被夹在序列的长度（sequence_length）上。序列外的位置不会计入损失的计算。
位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会计入损失的计算。...位置被夹紧到序列的长度 (sequence_length)。序列外的位置不会计入损失的计算。...，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。
将self.block_emb发送到特定设备。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失的计算。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失的计算。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
head_mask (torch.FloatTensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中的特定头部失效的掩码。...输入序列标记在词汇表中的索引。 如果使用past，则只能将未计算其过去的输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列令牌的索引。 如果使用past，则只能将未计算其过去的输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不计入损失计算。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不计入损失计算。
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的特定头部失效的掩码...位置被夹在序列的长度（sequence_length）上。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...kwargs（额外的关键字参数，可选）：将传递给底层模型特定的解码方法。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于使自注意力模块中的特定头部失效的掩码。...head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于使自注意力模块中的特定头部失效的掩码。
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸 MEGA 模型，输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。...head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
掩码值选择在[0, 1]之间： 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。...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。...掩码值选在[0, 1]之间： 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？ 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...掩码值选择在[0, 1]之间： 值为 1 表示未被masked的标记。 对于被masked的标记，值为 0。 什么是注意力掩码？ 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。
head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，optional) — 用于使自注意力模块中的特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失计算。...输入序列标记在词汇表中的索引。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列标记的索引。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列标记的索引。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
head_mask（形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于在编码器中使注意力模块的特定头部失效的掩码。...decoder_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于在解码器中使注意力模块的特定头部失效的掩码...cross_attn_head_mask（形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于在解码器中使交叉注意力模块的特定头部失效的掩码...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。...位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会计入损失计算。
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