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本文重点

在深度学习中，神经网络的搭建涉及对输入数据、权重矩阵以及中间计算结果的处理。masked_fill 是 PyTorch 等深度学习框架中常用的张量操作函数，它通过布尔掩码（mask）对张量中的指定元素进行填充。当将矩阵元素填充为 0 时，masked_fill 在神经网络中发挥着重要作用，主要体现在屏蔽无效信息、实现注意力机制、处理序列数据、优化计算效率以及增强模型鲁棒性等方面。

masked_fill

masked_fill是神经网络搭建过程中常用的函数，我们常常需要对矩阵的某些元素填充为0或者其它的数字，我们使用这个函数可以很快的完成操作。

代码

a=torch.randn(3,3)
b=torch.eye(3)
b_new=b>0.5
print(b_new)
c=a.masked_fill_(b_new,0)
print(a)
print(b)
print(c)

代码解析：b表示建立一个对角线为1的对角矩阵，但是此时的对角线元素的类型为float不过是int，那么我们通过b>0.5的方式就可以将其转成int类型。

a.masked_fill(b_new,0