从输出的结果上看,此函数pack_sequence与第2节的输出结果一致,说明pack_sequence的功能其实就是pad_sequence和pack_padded_sequence两个函数功能的组合体。 4 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 1.函数形式 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_le...
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...
如果序列是按长度降序排列的,你需要设置 `pack_padded_sequence` 函数中的 `enforce_sorted` 参数为 `True`。这样可以确保函数内部正确处理序列长度信息。 总的来说,`pack_padded_sequence` 是处理变长序列数据的一个强大工具,它与 RNN 层配合使用,可以有效地提高模型的训练效率。 当然可以。以下是一个使用 PyTorc...
pack_padded_sequence,pack_sequence,pad_packed_sequenceclassMyData(Dataset):def__init__(self,data):self.data=datadef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]defcollate_fn(data):data.sort(key=lambdax:len(x),reverse=True)data=pad_sequence(data,...
unsorted_indices (Tensor, optional) – map:original sequence→PackedSequence 解释 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence 与 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 的联系:前者用于将一组不等长的 sequence 通过尾部 padding 为等长的 padded_sequence;后者用于将前者生成的 padded_sequence 打包为PackedSequence对象...
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', '...
pack= nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(pad,length,batch_first=True)print('pack:',pack) 程序运行结果如下: pack:PackedSequence(data=tensor([2., 6., 5., 3., 5., 6., 4., 4., 8., 5.]), batch_sizes=tensor([3, 3, 3, 1]), sorted_indices=None, unsorted_indices=None) ...
`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...
new_x =pack_padded_sequence(new_x[indx], sorted_x_len.data.tolist(), batch_first=True) h0 = to_cuda(torch.zeros(2, x_len.size(0), self.hidden_size //2), self.use_cuda) c0 = to_cuda(torch.zeros(2, x_len.size(0), self.hidden_size //2), self.use_cuda) ...