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seq_length,否则相反。 打印x_packed如下: PackedSequence(data=tensor([22., 1., 47., 57., 17., 23., 2.,...
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.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False)#↓'返回'returnPackedSequence#一个...
(sequence_length, batch_size, embedding_size),就是变成一列是一个句子,据说这样可以提高并行处理效率,但是对于我这种新手来说形状有点抽象,所以老老实实用False了。 之后进行pack操作,pack之后变成PackedSequence类型,就能实现上文说的padding位对模型无效的效果了 batch = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence...
Pytorch的RNN(LSTM/GRU)可以接收PackedSequence,并返回一个新的PackedSequence。然后我们可以用pad_packed_sequence方法把返回的PackedSequence还原成我们想要的形式。 下面以一个例子来说明。 import torch import torch.nn as nn seq_batch = ...
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] ...
如果在喂给网络数据的时候,用了 pack_sequence 进行打包,pytorch的 RNN 也会把输出 out 打包成一个 PackedSequence 对象。 这个函数实际上是 pack_padded_sequence 函数的逆向操作。就是把压紧的序列再填充回来。 为啥要填充回来呢?我的理解是,在 collate_fn 函数里面通常也会调用 pad_sequence 对 label 进行填充...
下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图(其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候,根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。)
`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，我们可能需要将这些序列填充至统一的长度，以便于进行统一处理。在执行 `pad_sequence` 后，我们得到了填充后的序列。为了便于模型的读取，我们需要使用 `pack_padded_sequence` 对这些填充过...
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packed_input = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs, lengths) # 输出打包后的数据和标志Tensor print(packed_input[0]) # 输出实际输入序列的展开版本 print(packed_input[1]) # 输出标志Tensor ``` 注意:在使用`pack_padded_sequence`之后,通常还需要使用`nn.utils.rnn.pad_packed_sequence`来解包输...