(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...
该方法会返回一个PackedSequence对象,其中包含data保存拉平的数据 和batch_sizes保存时间步相应的批次大小,比如上面就是tensor([4, 3, 3, 2, 1, 1])。 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。
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...
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,...
pack_padded_sequence()与pad_packed_sequence()这两个函数属于torch.nn.utils.rnn,很明显,意义就是为了rnn包来处理数据的。前者pack用于压紧数据,处理经过填充(padded)后的数据;后面pad用于解压数据,把原来咋填充的给你咋释放回去。 一. 官方+理解 1.pack_padded_sequence ...
前言可以结合最下面的例子来理解pack_padded_sequence()与pad_packed_sequence()这两个函数属于torch.nn.utils.rnn,很明显,意义就是为了rnn包来处理数据的。前者pack用于压紧数据,处理经过填充(padded)后的数据;后面pad用于解压数据,把原来咋填充的给你咋释放回去。一. 官方+理解1. pack_padded_sequence '官方 ...
pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None) 参数: sequence(PackedSequence) -批量填充 batch_first(bool,可选的) -如果True ,输出将采用 B x T x * 格式。 padding_value(float,可选的) -填充元素的值。 total_length(int,可选的) -如果不是 None ,输出...
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] ...
x, _ =pad_packed_sequence(x, batch_first=True) x = x[desorted_indices] x = self.dropout(x) x = torch.tanh(x) logit = self.linear(x)returnlogit 开发者ID:bamtercelboo,项目名称:pytorch_NER_BiLSTM_CNN_CRF,代码行数:20,代码来源:BiLSTM.py ...
PackedSequence(data=tensor([1,4,6,2,5,3]),batch_sizes=tensor([3,2,1])) pad操作,sequences也是list。给list里的tensor都用padding_value来pad成最长的长度,并组合成一个tensor torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0) ...