(gh-22863) 可以从字符串抽象数据类型类创建字符串数据类型实例 现在可以创建具有大小的字符串数据类型实例，而无需使用数据类型的字符串名称。...例如，type(np.dtype('U'))(8) 将创建一个等效于 np.dtype('U8') 的数据类型。在编写处理字符串数据类型类的通用代码时，此功能非常有用。...（从 NumPy 1.20 开始弃用） (gh-23660) 在 astype 或数组创建函数（如 asarray）中转换为子数组 dtype 时的 FutureWarning 现已最终确定。...(gh-23652) 有符号和无符号整数始终正确比较 当在 NumPy 中混合使用uint64和int64时，NumPy 通常将两者都提升为float64。...(gh-23652) 有符号和无符号整数始终正确比较 当 NumPy 中混合使用uint64和int64时，NumPy 通常会将两者都提升为float64。
结构化数据类型 用户可以创建包含其他数组和数据类型的任意复杂的 dtype，这些复合 dtype 被称为结构化数据类型。...视图 不触及底层数据，NumPy 可使一个数组看起来改变其数据类型和形状。 以此方式创建的数组是一个视图，而且 NumPy 经常利用使用视图而不是创建新数组来获得性能优势。...) 变更 NaT 现在排序到数组的末尾 在 np.set_printoptions 中不正确的 threshold 会引发 TypeError 或 ValueError 保存带有元数据的数据类型时发出警告...1 的字段在将来的版本中不会被折叠成标量 兼容性说明 float16 次正规化舍入 使用 divmod 时的带符号零 MaskedArray.mask 现在返回掩码的视图，而不是掩码本身...（查看详情） ndarray 子类的更好的默认 repr（查看详情） 更可靠的掩码数组比较（查看详情） np.matrix 中的布尔元素现在可以使用字符串语法创建（查看详情） 更多
首要任务是技术错误 - 缺少参数的文档字符串，函数/参数/方法的错误描述等。 其他“结构性”缺陷，如损坏的链接也优先处理。 所有这些修复都易于确认并放置。...一些在 C 扩展模块中定义的函数/对象，如 numpy.ndarray.transpose, numpy.array 等，在_add_newdocs.py中有其单独定义的文档字符串。...一些函数/对象，如 numpy.ndarray.transpose、numpy.array 等，在 C 扩展模块中定义，其文档字符串在_add_newdocs.py中单独定义。...__ 修复复数零的幂 新的 DTypePromotionError np.show_config 使用来自 Meson 的信息 修复 np.ma.diff 在调用时不保留掩码的问题...from重命名为from_ isnat当传入错误类型时引发TypeError dtype.
掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩盖的标记， 0 表示被掩盖的标记。 什么是注意力掩码？...对于小模型，收益尤为明显；例如，我们在一个 GPU 上训练了 4 天的模型，在 GLUE 自然语言理解基准测试中胜过了使用 30 倍计算量训练的 GPT。...但是，如果您想在 Keras 方法之外（如fit()和predict()）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所有输入张量放在第一个位置参数中...选择的掩码值在 [0, 1] 中： 对于未被掩码的标记为 1， 对于被掩码的标记为 0。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在 [0, 1] 中： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。
本文将解释该错误的原因以及如何解决它。错误原因这个错误通常发生在使用NumPy的乘法操作（*）时，其中一个操作数是浮点数（numpy.float64）而另一个是序列（如list或数组）。...解决方法要解决这个错误，我们需要确保进行乘法操作的两个操作数具有相同的数据类型。有以下两种方法可以解决该问题：1. 将序列转换为NumPy数组一种解决方法是将序列（如列表）转换为NumPy数组。...加权得分的计算只是一个示例，实际应用中可能会有更多复杂的数值计算任务需要使用 NumPy 完成。numpy.float64 是 NumPy 库中的一种数据类型，用于表示浮点数。...它可以存储小数位数较多的精确数值，提供更高的计算精度和准确性。 在 NumPy 中，float64 数据类型是默认的浮点数类型，它是在创建数组时指定数据类型时最常用的选择之一。...=np.float64)在上述示例中，通过 dtype 参数指定数据类型为 np.float64，从而创建了一个 float64 类型的 NumPy 数组 array。
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 用于未被“掩码”掉的标记， 0 用于被“掩码”掉的标记。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 用于未被“掩码”的标记， 0 用于被“掩码”的标记。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示头部未被“掩码”， 0 表示头部被“掩码”。
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。...选择的掩码值在 [0, 1] 中： 1 表示头部 未被掩码， 0 表示头部被 掩码。...dtype (jax.numpy.dtype，optional，默认为jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。...如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。 裸的 XGLM 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。...dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）- 计算的数据类型。
选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示未被屏蔽的标记， 0 表示被屏蔽的标记。 什么是注意力掩码？...从传递的两个序列中创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？
#23635: BUG: 修复当order="A"或order="K"时掩码数组的展平问题 #23636: MAINT: 更新 conftest 以适应更新的 hypothesis 版本...: BUG: 忽略掩码设置中的无效和溢出警告 #23635: BUG: 修复掩码数组在 order="A" 或 order="K" 时的展平问题 #23636: MAINT: 更新 conftest...当使用copy=False时，numpy.ma.masked_invalid现在会就地修改输入的掩码数组。...当使用copy=False时，numpy.ma.masked_invalid现在会就地修改输入的掩码数组。...__ 中的参数验证 #22223: 测试：确保np.equal.reduce引发TypeError #22224: 修复：修复 numpy.array_api.vecdot 的实现 #22230
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]`中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]`中： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。...如果希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。 裸 RoFormer 模型变压器输出原始隐藏状态，没有任何特定的头部。
从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...选择在[0, 1]中的掩码值： 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？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 对于未被masked的 token，值为 1， 对于被masked的 token，值为 0。 什么是注意力掩码？
据我们所知，这是在提交时具有公开可用权重的最大稠密自回归模型。在这项工作中，我们描述了 GPT-NeoX-20B 的架构和训练，并评估了其在一系列语言理解、数学和基于知识的任务上的性能。...选择在 [0, 1] 中的掩码值： 1 代表 未被掩盖 的标记， 0 代表 被掩盖 的标记。 什么是注意力掩码？...选择在[0, 1]中的掩码值： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。...dtype (jax.numpy.dtype, 可选的, 默认为 jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。
提供了拟议的 Array-API 的初步版本。这是创建可在应用程序（如 CuPy 和 JAX）中使用的标准函数集的一步。 NumPy 现在具有 DLPack 后端。...这个更改（使用等效但更新的 -ffp-exception-behavior=strict）在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用。...，即使在给定签名的情况下（即，创建 gufunc 时）：输出类将与首次调用基础函数时返回的类相同。...这种更改（使用等效但更新的-ffp-exception-behavior=strict）曾在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用过。...这种变化（使用等效但更新的-ffp-exception-behavior=strict）曾在 NumPy 1.21 中尝试过，但实际上从未被使用。
这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（例如字符串或 Python 类型，如int或float），现在将与传入np.dtype(arg2).type保持一致。...这意味着输入，如(1000, np.array([1], dtype=np.uint8)))现在将返回uint16数据类型。在大多数情况下，行为不变。请注意，通常不鼓励使用这个 C-API 函数。...这意味着某些输入，其中第二个参数既不是数据类型也不是 NumPy 标量类型（如字符串或像int或float这样的 Python 类型），现在将与传入np.dtype(arg2).type一致。...(gh-15427) 转换某些类型到数据类型已经过时 标量类型的超类，如np.integer，np.generic，或np.inexact在转换为数据类型（或在数据类型关键字参数中使用）时将会发出弃用警告...默认值为False，与先前版本的 numpy 中numpy.copy的行为一致。要创建一个保留数组子类的副本，调用np.copy(arr, subok=True)。
选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示头部未被遮蔽， 0 表示头部被遮蔽。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被masked的标记。 0 表示被masked的标记。...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 用于未被掩码的标记， 0 用于被“掩码”处理的标记。...选择的掩码值在[0, 1]中： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被“掩码”。...dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）— 计算的数据类型。
选择的掩码值在[0, 1]中： 对于未被掩码的标记为 1， 对于被掩码的标记为 0。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 对于未被掩码的标记为 1， 对于被掩码的标记为 0。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 对于未被掩码的标记为 1， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...BLOOM 模型变压器，顶部带有用于提取问答任务的跨度分类头，如 SQuAD（在隐藏状态输出顶部的线性层，用于计算span start logits和span end logits）。
论文摘要如下： *自然语言理解包括各种不同的任务，如文本蕴涵、问题回答、语义相似性评估和文档分类。...选择在`[0, 1]`中的掩码值： + 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？...掩码值选择在 `[0, 1]` 中： + 1 对于 `未被掩盖` 的标记， + 0 对于 `被掩盖` 的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在`[0, 1]`中： + 1 表示未被“掩盖”的标记， + 0 表示被“掩盖”的标记。 什么是注意力掩码？...+ `dtype`（`jax.numpy.dtype`，*可选*，默认为`jax.numpy.float32`）- 计算的数据类型。
论文的摘要如下： 我们介绍了一种名为 BERT 的新语言表示模型，它代表双向编码器从变压器中获得的表示。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被遮蔽的标记， 对于被遮蔽的标记为 0。...掩码值选定在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选定在[0, 1]中： 1 表示头部是未被掩码， 0 表示头部是被掩码。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩盖的标记， 0 表示被掩盖的标记。 什么是注意力掩码？
在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...虽然 R 包含四种基本数据类型，但 NumPy 支持更多：例如，R 具有单个整数类型，但是一旦考虑到编码的可用精度，签名和字节顺序，NumPy 支持十四个基本整数类型。...此外，对于较小的数据类型（例如 8 位整数），牺牲一个位用作掩码，将显着减小它可以表示的值的范围。 NumPy 确实支持掩码数组吗？...下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例： 类型 储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer
NumPy 数据类型 1、NumPy 中的数据类型 NumPy 支持比 Python 更多种类的数值类型，下表所列的数据类型都是 NumPy 内置的数据类型，为了区别于 Python 原生的数据类型，bool...print(numpy.dtype) 所显示的都是 NumPy 中的数据类型，而非 Python原生数据类型。..., b) 输出：（2019-03-07 是周四） 2019-03-07 2019-03-07 例四： 从字符串创建 datetime64 类型时，默认情况下，NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。...import numpy as np print(np.datetime64('2019-03') == np.datetime64('2019-03-01')) 输出： True 例七： 从字符串创建日期时间数组时...(np.is_busday(c)) print(d) 输出： 6 例八： 自定义周掩码值，即指定一周中哪些星期是工作日。
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