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从你提供的代码片段来看，错误信息“UnboundLocalError: local variable 'encoder_extended_attention_mask' referenced before assignment”意味着你在尝试引用一个尚未被赋值的局部变量encoder_extended_attention_mask。这个问题通常发生在条件语句中，即根据不同的条件分别给变量赋值，但如果没有满足任何条件，那么该变量将保持未定义状态。
在invert_attention_mask方法中，你有两段代码用于根据encoder_attention_mask的维度来扩展它，但是这两段代码是互斥的，只有当encoder_attention_mask的维度为2或3时才会执行其中一个。如果encoder_attention_mask的维度既不是2也不是3，那么encoder_extended_attention_mask将不会被初始化，从而导致之后的代码引用未定义的变量。
为了解决这个问题，你需要确保无论输入的维度如何，encoder_extended_attention_mask都会被正确初始化。你可以在方法的开始处添加一个检查，以处理所有可能的维度情况，或者至少确保即使在非预期的维度下也能安全地初始化该变量。
下面是一个修改后的invert_attention_mask方法，它首先检查encoder_attention_mask的维度，并在不匹配的情况下抛出异常，确保了encoder_extended_attention_mask总是在后续操作前被正确初始化：
def invert_attention_mask(self, encoder_attention_mask: Tensor) -> Tensor:
"""
Invert an attention mask (e.g., switches 0. and 1.).
Args:
encoder_attention_mask (`torch.Tensor`): An attention mask.
Returns:
`torch.Tensor`: The inverted attention mask.
"""
# Check dimensions
if encoder_attention_mask.dim() not in [2, 3]:
raise ValueError("The attention mask should have 2 or 3 dimensions.")
if encoder_attention_mask.dim() == 3:
encoder_extended_attention_mask = encoder_attention_mask[:, None, :, :]
elif encoder_attention_mask.dim() == 2:
encoder_extended_attention_mask = encoder_attention_mask[:, None, None, :]
# Ensure the mask is of the correct data type for fp16 compatibility
encoder_extended_attention_mask = encoder_extended_attention_mask.to(dtype=self.dtype)
# Invert the mask and apply the minimum value of the data type to non-masked elements
encoder_extended_attention_mask = (1.0 - encoder_extended_attention_mask) * torch.finfo(self.dtype).min
return encoder_extended_attention_mask
通过这种方式，我们确保了在调用invert_attention_mask方法时，不论输入的encoder_attention_mask具有何种维度，encoder_extended_attention_mask都将被正确初始化并返回。这样可以避免由于变量未定义而引发的运行时错误。
