jukebox/prior/autoregressive.py [233:249]:
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                x = x / temp
                x = filter_logits(x, top_k=top_k, top_p=top_p)
                x = t.distributions.Categorical(logits=x).sample() # Sample and replace x
                assert x.shape == (n_samples, 1)
                xs.append(x.clone())

            del x
            self.transformer.del_cache()

            x = t.cat(xs, dim=1)
            if get_preds:
                preds = t.cat(preds, dim=1)
            x = self.postprocess(x, sample_tokens)
        if get_preds:
            return x, preds
        else:
            return x
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jukebox/prior/autoregressive.py [343:359]:
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                x = x / temp
                x = filter_logits(x, top_k=top_k, top_p=top_p)
                x = t.distributions.Categorical(logits=x).sample() # Sample and replace x
                assert x.shape == (n_samples, 1)
                xs.append(x.clone())

            del x
            self.transformer.del_cache()

            x = t.cat(xs, dim=1)
            if get_preds:
                preds = t.cat(preds, dim=1)
            x = self.postprocess(x, sample_tokens)
        if get_preds:
            return x, preds
        else:
            return x
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