文件名称:
PyTorch版《动手学深度学习》学习笔记 Task.4
开发工具:
文件大小: 31kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：有效长度
def SequenceMask(X, X_len,value=0):
maxlen = X.size(1)
mask = torch.arange(maxlen)[None, :].to(X_len.device) < X_len[:, None]
X[~mask]=value
return X
在seq2seq模型中，解码器只能隐式地从编码器的最终状态中选择相应的信息。然而，注意力机制可以将这种选择过程显式地建模。
unsqueeze()函数：
a的维度为（2，3）
在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3），a.unsqueeze(
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