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pytorchatt_mask和key_padding_maskin的区别MultiHeadAttnetion是什么：

key_padding_mask – 如果提供，键中指定的填充元素将被注意力忽略。当给定一个二元掩码并且值为 True 时，注意力层上的相应值将被忽略。当给定字节掩码且值为非零时，将忽略注意力层上的相应值

attn_mask – 2D 或 3D 掩码，防止对某些位置的注意。将为所有批次广播 2D 掩码，而 3D 掩码允许为每个批次的条目指定不同的掩码。

提前致谢。

我正在尝试替换 YAML 文件中的值，但无法使用机器人框架编写正确的字符串。

"patch_id_bw_data":
    "pronghornResponseBody":
        "shimBehaviourHeader":
            "destinationURL": ""
            "method": "PATCH"
            "targetName": "naas"
        "customHeaders": {}
        "responseBody":
            - "op": "replace"
              "path": "/serviceCharacteristic"
              "value":
                  - "name": "bandwidth"
                    "value": ""

需要用last--> "value": "200" 以下语法替换 Trying to do 中的 200。但无法替代：

设置为字典 ${patch_id_bw_data.pronghornResponseBody.responseBody[0].value} 值=200M

我几乎搜索了互联网上的每个地方，但找不到以下功能的工作和输出。特别是他们在YOLO算法中所做的。

getLayerNames()
getUnconnectedOutLayers()

代码如下：

import cv2 
import numpy as np 
import time 
#Loading Yolo 
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") 
classes = [] 
with open("coco.names", "r") as f: 
  classes = [line.strip() for line in f.readlines()] 
layer_names = net.getLayerNames() 
outputlayers=[layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] 

当我使用时git diff，我看到了如下差异：

-    self.conv_2 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) 
+    self.conv_2 = nn.Conv2d(C_in, C_out // 2, 1, stride=2, padding=0, bias=False) 

而且我确定这两行没有白色退格差异。但是，我认为这两行是完全相同的。

我想知道为什么 git 认为它们不同？

有没有办法让git diff显示特殊字符的差异？