learn掩码张量

目录

1、什么是掩码张量

2、掩码张量的作用

3、代码演示

（1）、定义一个上三角矩阵，k=0或者 k默认为 0

（2）、k=1

（3）、k=-1

4、掩码张量代码实现

（1）、输出效果

（2）、输出效果分析

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1、什么是掩码张量

• 掩就是代表遮掩，码就是张量中的数值，它的尺寸不定，里面只有 1 和 0 的元素，代表的位置被遮掩或者不被遮掩，至于是 0 位置被遮掩还是 1 位置被遮掩可以自己定义，因此它的作用就是让另外一个张量中的数值被遮掩，也可以说成是被替换，它的表现形式是一个张量

2、掩码张量的作用

• 在transformers中，掩码张量的主要作用应用在 attention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 Embedding，但是理论上解码器的输出却不是一次就能产生最终结果的，而是一次次通过上次结果综合得出的。因此，未来的信息可能被提前利用，所以，我们会进行遮掩

3、代码演示

（1）、定义一个上三角矩阵，k=0或者 k默认为 0

attn_shape = (1,3,3) # 定义掩码张量的形状
sub_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k = 0).astype('uint8') # 定义一个上三角矩阵，元素为1，再使用其中的数据类型变为无符号8位整形，其中 k=1 是将上三角矩阵的所有为 1 的元素向上移动一行
print(sub_mask)

[[[1 1 1]
  [0 1 1]
  [0 0 1]]]

（2）、k=1

attn_shape = (1,3,3) # 定义掩码张量的形状
sub_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k = 1).astype('uint8') # 定义一个上三角矩阵，元素为1，再使用其中的数据类型变为无符号8位整形，其中 k=1 是将上三角矩阵的所有为 1 的元素向上移动一行
print(sub_mask)

[[[0 1 1]
  [0 0 1]
  [0 0 0]]]

（3）、k=-1

attn_shape = (1,3,3) # 定义掩码张量的形状
sub_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k = -1).astype('uint8') # 定义一个上三角矩阵，元素为1，再使用其中的数据类型变为无符号8位整形，其中 k=1 是将上三角矩阵的所有为 1 的元素向上移动一行
print(sub_mask)

[[[1 1 1]
  [1 1 1]
  [0 1 1]]]

4、掩码张量代码实现

import numpy as np
import torch
def subsequent_mask(size):
    """
    :param size: 生成向后遮掩的掩码张量，参数 size 是掩码张量的最后两个维度大小，它的最后两个维度形成一个方阵
    :return:
    """
    attn_shape = (1,size,size) # 定义掩码张量的形状
    subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn_shape),k = 1).astype('uint8') # 定义一个上三角矩阵，元素为1，再使用其中的数据类型变为无符号8位整形
    return torch.from_numpy(1 - subsequent_mask) # 先将numpy 类型转化为 tensor，再做三角的翻转，将位置为 0 的地方变为 1，将位置为 1 的方变为 0

size = 5
sm = subsequent_mask(size)
print("sm :",sm)
# 掩码张量的可视化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(subsequent_mask(20)[0])

（1）、输出效果

（2）、输出效果分析

• 通过观察可视化方阵，黄色是 1 的部分，这里代表被遮掩，紫色代表没有被遮掩的信息，横坐标代表目标词汇的位置，纵坐标代表可查看的位置
• 我们看到，在 0 的位置我们以看望过去都是黄色的，都被遮掩了，1的位置一眼望过去还是黄色，说明第一次词还没有产生，从第二个位置看过去，就能看到位置 1 的词，其他位置看不到，以此类推