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  • Matlab中优化mask函数

    2021-04-20 06:29:30
    没有基准就没有优化!所以这里有一些建议的解决方案和性能度量。...我用函数timeit对函数计时,如下所示:^{pr2}$作为比较,当我对问题给出的Numpy函数执行完全相同的操作时,它的运行速度是0....

    没有基准就没有优化!所以这里有一些建议的解决方案和性能度量。初始化代码为:N = 2000;

    nk = 10;

    where = false([N, N]);

    where(1:100, 1:100) = 1;

    data = (5.+j)*ones([N, N, nk]);

    我用函数timeit对函数计时,如下所示:

    ^{pr2}$

    作为比较,当我对问题中给出的Numpy函数执行完全相同的操作时,它的运行速度是0.0167s

    带有2个循环的初始Matlab函数运行时间约为0.34秒,等效Numpy函数(有2个循环)运行速度较慢,运行时间为0.42秒。这可能是因为Matlab使用JIT编译。在

    我可以删除reshape,因为find已经返回了线性索引。我喜欢它,因为代码更简洁,但是reshape无论如何都非常便宜,因此它并不能真正提高函数的性能:function dealiasing2d(where, data)

    [n1, n0, nk] = size(data);

    N = n0*n1;

    ind_zeros = find(where);

    for ik=1:nk

    data(ind_zeros + N*(ik-1)) = 0;

    end

    这个函数需要0.23秒,比有两个循环的解决方案快,但与Numpy解决方案相比非常慢(慢14倍!)。这就是我写问题的原因。在

    这个解决方案涉及N*N*nk乘法(乘1或0),这显然是太多的工作,因为我们只需将100*100*nk值放入数组data中。但是,这些乘法可以矢量化,因此与其他Matlab解决方案相比“相当快”:0.23s,即与使用find的第一个解相同!在

    Both solutions proposed by Divakar涉及创建一个大小为N*N*nk的大数组。没有Matlab循环,所以我们可以期待更好的性能,但是。。。在function dealiasing2d_bsxfun2(where, data)

    [n1, n0, nk] = size(data);

    idx = bsxfun(@plus, find(where), [0:nk-1]*n1*n0);

    data(idx) = 0;

    耗时0.23秒(与其他函数的时间量相同!)以及function dealiasing2d(where, data)

    data(repmat(where,[1,1,size(data,3)])) = 0;

    耗时0.30秒(比其他Matlab解决方案多20%)。在

    总之,在这种情况下,似乎有些东西限制了Matlab的性能。也可能是Matlab中有更好的解决方案,或者我在基准测试上做了些错误。。。如果使用Matlab和pythonnumpy的人能够提供其他时间安排,那就太好了。在

    编辑:

    关于Divakar注释的更多数据:

    对于N=500;nk=500:Method | time (s) | normalized

    | |

    Numpy | 0.05 | 1.0

    Numpy loop | 0.05 | 1.0

    Matlab bsxfun | 0.70 | 14.0

    Matlab find | 0.75 | 15.0

    Matlab bsxfun2 | 0.76 | 15.2

    Matlab loop | 0.77 | 15.4

    Matlab repmat | 0.96 | 19.2

    对于N=500;nk=100:Method | time (s) | normalized

    | |

    Numpy | 0.01 | 1.0

    Numpy loop | 0.03 | 3.0

    Matlab bsxfun | 0.14 | 12.7

    Matlab find | 0.15 | 13.6

    Matlab bsxfun2 | 0.16 | 14.5

    Matlab loop | 0.16 | 14.5

    Matlab repmat | 0.20 | 18.2

    对于N=2000;nk=10:Method | time (s) | normalized |

    | | |

    Numpy | 0.02 | 1.0 |

    Matlab find | 0.23 | 13.8 |

    Matlab bsxfun2 | 0.23 | 13.8 |

    Matlab bsxfun | 0.24 | 14.4 |

    Matlab repmat | 0.30 | 18.0 |

    Matlab loop | 0.34 | 20.4 |

    Numpy loop | 0.42 | 25.1 |

    我真的很奇怪为什么Matlab和Numpy相比显得那么慢。。。在

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    2021-04-23 19:17:02
    还是需要好好的看下哦1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制的应用等2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decodermask矩阵,BERT的...

    最近真的被mask搞得晕晕的,还是需要好好的看下哦

    1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等

    2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet中的mask矩阵等

    PS:padding mask 和 sequence mask非官方命名

    嗯,上面的解释还是很晕的,还是要具体解读一下的

    后面读了具体论文之后如有错误再修改

    RNN中的Mask

    对于RNN等模型,本身是可以直接处理不定长数据的,因此它不需要提前告知 sequence length,如下是pytorch下的LSTM定义:

    nn.LSTM(input_size, hidden_size, *args, **kwargs)

    但是在实践中,为了 batch 训练,一般会把不定长的序列 padding 到相同长度,再用 mask 去区分非 padding 部分和 padding 部分。

    区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子,而不会处理无用的 padding 部分,这样RNN的输出和隐状态都会是对应句子实际的最后一位。另外,对于token级别的任务,也可以通过mask去忽略 padding 部分对应的loss。

    不过,在 pytorch 中,对 mask 的具体实现形式不是mask矩阵,而是通过一个句子长度列表来实现的,但本质一样。实现如下,sentence_lens 表示的是这个batch中每一个句子的实际长度。

    Attention中Mask

    在 Attention 机制中,同样需要忽略 padding 部分的影响,这里以transformer encoder中的self-attention为例:

    防止标签泄露

    在语言模型中,常常需要从上一个词预测下一个词,但如果要在LM中应用 self attention 或者是同时使用上下文的信息,要想不泄露要预测的标签信息,就需要 mask 来“遮盖”它。不同的mask方式,也对应了一篇篇的paper,这里选取典型的几个。

    Transformer中的Mask

    Transformer 是包括 Encoder和 Decoder的,Encoder中 self-attention 的 padding mask 如上,而 Decoder 还需要防止标签泄露,即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息,因此在上述 padding mask的基础上,还要加上 sequence mask。

    sequence mask 一般是通过生成一个上三角矩阵来实现的,上三角区域对应要mask的部分。

    在Transformer 的 Decoder中,先不考虑 padding mask,一个包括四个词的句子[A,B,C,D]在计算了相似度scores之后,得到下面第一幅图,将scores的上三角区域mask掉,即替换为负无穷,再做softmax得到第三幅图。这样,比如输入 B 在self-attention之后,也只和A,B有关,而与后序信息无关。

    self-attention中,Q和K在点积之后,需要先经过mask再进行softmax,因此,对于要屏蔽的部分,mask之后的输出需要为负无穷,这样softmax之后输出才为0。

    BERT中的Mask

    BERT实际上是Transformer的Encoder,为了在语言模型的训练中,使用上下文信息又不泄露标签信息,采用了Masked LM,简单来说就是随机的选择序列的部分token用 [Mask] 标记代替。

    这波Mask操作,思想很直接,实现很简单,效果很惊人。

    4439ba6e7a3efcb73405799fb4e9d236.png

    标签:NLP,Transformer,sequence,Mask,attention,mask,padding,作用

    来源: https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/13709013.html

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  • MATLAB编程技巧:设置Simulink模块mask属性 通过m代码设置SimulinkSubsystem的mask属性,也可以直接删除mask上的注释 下面展示一些 内联代码片。 % 设置subsysytemmask % Example: % SubsystemMaskSet('...

    MATLAB编程技巧:设置Simulink模块中的mask属性

    通过m代码设置Simulink中Subsystem的mask属性,也可以直接删除mask上的注释

    下面展示一些 内联代码片

    % 设置subsysytem中的mask
    % Example:
    %        SubsystemMaskSet('Model')   
    
    %% File Content
    function SubsystemMaskSet(ModelName)
    All_Subsystem = getfullname(Simulink.findBlocks(ModelName,'BlockType','SubSystem'));
    
    for i = 1 : size(All_Subsystem)
        
        if ischar(All_Subsystem)
            open_system(All_Subsystem);
        else
            open_system(All_Subsystem{i});
        end
        
        set_param( gcs,'ContentPreviewEnabled','off');
        
        set_param( gcs, 'Mask', 'on' );
        
        set_param( gcs, 'MaskDisplay', '' );
        %set_param( destination_path, 'MaskDisplay', [ 'image(imread(''', block.picture, '''))' ] );
        
        set_param( gcs, 'MaskIconFrame', 'off' );
    end
    
    展开全文
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    2019-11-15 05:03:23
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    千次阅读 2018-05-04 22:05:00
    Mask description:此处文本出现在对话框描述模块功能。这里可以输入line break(使用enter或return键); Mask help:此处的内容将在点击help按钮时起作用,可以在其中输入下面三种内容: URL specification...

    Icon&port

    %%外型图表封装
    
    %%1.曲线型标注:
    plot(cos(0:0.1:2*pi),sin(0:0.1:2*pi))
    
    %%2.文字型标注:
    disp('PID\n控制器')
    
    %%3.曲线加文字型标注:
    plot(cos(0:0.1:2*pi),sin(0:0.1:2*pi))
    disp('PID\n控制器')
    
    %%4.图像型标注:
    image(imread('sdu.jpg'))
    
    %%5.传递函数型标注:
    droots([-1],[-2 -3],4 ,'z')  %%zpk传递函数模型

    Parameters

    Initialization

    当打开model时,所有可视的masked模块的Initialization中的语句执行。初始不可视的模块的Initialization的语句只有在打开包含它们的model或者subsystem时菜执行。

       当你没有使用图示的方法加载模块进内存时,Initialization语句不会执行。

       在下面的情况下,模型中所有masked模块的Initialization语句都执行:

    • Update the diagram(不知道这个是个什么情况);
    • Start simulation;
    • Start code generation。

      在下面的情况下,单个模块的Initialization语句会执行:

    • 使用Mask Editor或者set_param改变mask的任何一个参数(例如MaskDisplay 和 MaskInitialization );
    • 改变masked block的外观,例如旋转模块或改变模块大小;
    • 通过对话框或set_param改变模块的mask参数值;
    • 在不同的model或同一个model内复制masked block。

    Documentation

     

    Mask type:出现在对话框的block classification。当出现在对话框时,后面总是有"(mask)"后缀。该区域可以输入任意合法的matlab字符,但不能输入line break;

    Mask description:此处文本出现在对话框中描述模块功能。这里可以输入line break(使用enter或return键);

    Mask help:此处的内容将在点击help按钮时起作用,可以在其中输入下面三种内容:

    • URL specification;
    • web或eval命令;
    • 文本或者html文本。

    如图所示:对应关系

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kui-sdu/p/8992744.html

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