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2023-05-05 651a94577326242e68933fba1f9f9bd0e6cab63c
funasr/modules/nets_utils.py
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    mask = torch.zeros(size, size, device=device, dtype=torch.bool)
    for i in range(size):
        if left_chunk_size <= 0:
        if left_chunk_size < 0:
            start = 0
        else:
            start = max((i // chunk_size - left_chunk_size) * chunk_size, 0)