一个PackedSequence对象。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 填充packed_sequence。 上面提到的函数的功能是将一个填充后的变长序列压紧。 这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。填充时会初始化为0。 返回的Varaible的值的size是T×B×*,T是最长序列的长度,B是 batch_...
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...
这时需要使用pad_packed_sequence把output还原成与输入数据第一维相同的大小,即两个句子对应两个输出 pad_out, out_len = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(output, batch_first=True) pad_out tensor([[[ 6.1575e-02, -5.9484e-02, 9.7750e-02], [ 9.4028e-02, -7.9573e-03, 1.4630e-01], [ 9.062...
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,...
3. pack_padded_sequence, pad_packed_sequence 1. 处理可变序列 当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样。 比如如下句子: pack pad --> data ...
这里补充下对Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解。 当我们训练RNN时,如果想要进行批次化训练,就得需要截断和填充。 因为句子的长短不一,一般选择一个合适的长度来进行截断; 而填充是在句子过短时,需要以 填充字符 填充,使得该批次内所有的句子长度相同。
在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到pack_padded_sequence和pad_packed_sequence,当使用双向RNN的时候, 必须要使用 pack_padded_sequence !!.否则的话, pytorch 是无法获得 序列的长度, 这样也无法正确的计算双向RNN/GRU/LSTM的结果. ...
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 PyTorch 中 `pack_padded_sequence` 和 `pad_packed_sequence` 函数的示例代码。这个例子展示了如何处理一个批次中不同长度的序列数据,并使用 LSTM 模型进行处理...
对于压缩后的序列，我们最终需要将数据恢复到原始形式。这时，`pad_packed_sequence` 就发挥了它的反函数作用，将压缩后的序列还原回填充前的状态。在使用`pad_packed_sequence`时，需要注意的几个关键参数包括填充值、原始序列的长度以及是否需要将序列按照原始顺序进行排序等。通过一系列的填充、压缩和解...
out_packed, _ = self.rnn(packed)# unpack output - no need if we are going to use only the last outputsoutputs, _ = pad_packed_sequence(out_packed, batch_first=True)# get the outputs from the last *non-masked* timestep for each sentencelast_outputs = self.last_timestep(outputs, len...