pack_padded_sequence 用法`pack_padded_sequence`是PyTorch中的一个函数,用于将填充序列转化为有效的输入,以便在RNN(如LSTM和GRU)中使用。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...
pad_seqs = torch.tensor(pad_seqs) embeded = embedding(pad_seqs)# 压缩,设置batch_first为truepack = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embeded, lengths, batch_first=True)#这里如果不写batch_first,你的数据必须是[s,b,e],不然会报错lenghth错误# 利用lstm循环神经网络测试结果state =Nonepade_...
4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1]))'''x_padded= nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(x_packed, batch_first=True)#x_padded是tupleprint(x_padded)'''(tensor([[24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34., 4., 7.], ...
使用RNN或LSTM进行深度学习时,序列长度是不一样的,我们会把句子补齐(padding)到同一个长度,但输入进神经网络的时候,padding补的0并没有什么用,也一块输进去就很占地方,所以就用到了pack_padded_sequence(),可以称为数据压紧,它只是去掉了padding的全是0的部分,并记录了原来是什么样子,出模型之后可以还原(为了...
如果您正苦於以下問題:Python rnn.pack_padded_sequence方法的具體用法?Python rnn.pack_padded_sequence怎麽用?Python rnn.pack_padded_sequence使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類torch.nn.utils.rnn的用法示例。
用法: torch.nn.utils.rnn.pack_sequence(sequences, enforce_sorted=True) 參數: sequences(list[Tensor]) -長度遞減的序列列表。 enforce_sorted(bool,可選的) -如果True ,檢查輸入是否包含按長度降序排序的序列。如果是 False ,則不檢查此條件。默認值:True。 返回: PackedSequence 對象 打包可變長度張量列表...
()方法 + 'no-useless-computed-key': 2, // 禁止在对象上使用不必要的计算属性键 + 'no-useless-constructor': 2, // 禁止不必要的构造方法 + 'no-useless-escape': 0, // 禁止不必要的转义用法 + 'no-whitespace-before-property': 2, // 在属性之前禁止空格 + 'no-with': 2, + 'one-var...
(2)可通过 pad_sequence、pack_sequence、pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 等操作,实现 pad 和 pack 操作。 1. pack_sequence 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 import torch from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_sequence, pad_packed_sequence, pack_padded_sequen...
用法 tf.nest.pack_sequence_as( structure, flat_sequence, expand_composites=False) 参数 structure嵌套结构,其结构由嵌套列表、元组和字典给出。注意:numpy 数组和字符串被认为是标量。 flat_sequence要打包的扁平序列。 expand_composites如果为真,则复合张量(例如tf.sparse.SparseTensor和tf.RaggedTensor)将扩展为...
packed_words =pack_padded_sequence(word_represent, word_seq_lengths.cpu().numpy(),True) hidden =Nonelstm_out, hidden = self.lstm(packed_words, hidden) lstm_out, _ = pad_packed_sequence(lstm_out)## lstm_out (seq_len, seq_len, hidden_size)feature_out = self.droplstm(lstm_out.transpo...