x_packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input=x1, lengths=lengths1, batch_first=True)print(x_packed) 需要注意的是,pack_padded_sequence函数的参数,lengths需要从大到小排序(length1),x1已根据长度大小排好序(最长的序列在第一行…),batch_first如果设置为true,则x的第一维为batch_size,第二维为s...
packed_seqs=pack_padded_sequence(padded_seqs, lengths,batch_first=True,enforce_sorted=True)``` 1. 2. 3. - `pack_padded_sequence` 是 PyTorch 提供的一个函数,它接受填充后的序列和对应的长度列表,并将它们打包成一个 `PackedSequence` 对象。 - `padded_seqs` 是填充后的序列张量,其形状为 `(batch...
在编码句子向量的时候,通常会遇到 pack_padded_sequence 这样的函数,搞得一头雾水,重点理解下pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 函数,他们是一对反函数 实际含有函数pad_sequence + pack_padded_sequence = pack_sequence, 最后使用pad_packed_sequence 进行还原。 为什么要填充: 在进行mini-batch喂入模型...
首先,packed是包装好的的意思;padded是填充的意思;pack有包装、压紧的意思;pad有填充的意思。 pack_padded_sequence即压紧封装填充好的句子 pad_packed_sequence即填充被压紧封装好的句子 示意图: pack_padded_sequence pad_packed_sequence就是上边的那个过程反过来 pack_padded_sequence #官方函数torch.nn.utils.rnn...
可以看出 pack_sequence 实际上就是对 pad_sequence 和 pack_padded_sequence 操作的一个封装。通过一个函数完成了两步才能完成的工作。 示例 前面的 collate_fn 函数可以进一步修改为: defcollate_fn(data):data.sort(key=lambdax:len(x),reverse=True)data=pack_sequence(data)#seq_len = [s.size(0) for...
这个函数在处理变长序列时非常有用,因为RNN通常需要固定长度的输入。 `pack_padded_sequence`的函数签名如下: ```python torch.nn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted=True) ``` 参数说明: * `input`:一个Tensor,表示输入序列。 * `lengths`:一个列表或Tensor,表示每个...
pack_padded_sequence根据时间步拉平了上面排序后的句子,在每个时间步维护一个数值,代表当前时间步内有多少个批次数据。比如上图右边黄色区域的时间步内,只有3个输入是有效的,其他都是填充。因此说该时间步内的批次数为3。 Python中batch_first不同的取值,压缩的方式有点不同,不过主...
在处理序列数据时，尤其是自然语言处理中，常常需要将不同长度的序列调整为同一长度以适应模型的输入要求。此时，`pad_sequence` 和 `pack_padded_sequence` 函数就成为了解决这一问题的利器。`pad_sequence` 的作用是通过填充特定的字符，将各个序列调整至同一长度。比如在给定一个mini-batch数据的情况下...
但是在使用pack_padded_sequence时有个问题, 即输入mini-batch序列的长度必须是从长到短排序好的, 当mini-batch 中的样本的顺序非常的重要的话, 这就有点棘手了. 比如说, 每个 sample 是个 单词的 字母级表示, 一个mini-batch保存了一句话的 words. 例如:[['p', 'y', 't', 'o', 'r', 'c', '...
我们使用pack_padded_sequence就能得到data一样pack pad的序列。 2. torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() pack_padded_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None) type: (PackedSequence, bool, float, Optional[int]) -> Tuple[Tensor, Tensor] ...