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,...
The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 1 在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误. 使用说明 用padding_value填充可变长度张量列表 pad_sequence 沿新维度堆叠张量列表, 并将它们垫成相等的长度。 例如,如果输入是列表 大小...
pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0)参数: sequences(list[Tensor]) -可变长度序列列表。 batch_first(bool,可选的) -如果为真,输出将在 B x T x * 中,否则在 T x B x * 中 padding_value(float,可选的) -填充元素的值。默认值:0。 返回: 如果batch_first 是False ,...
其中sequence是我们要进行pad操作的序列,该参数是一个list列表,列表的元素是一个一个tensor。 batch_first=True说明第一个维度是batch_size,默认为False; padding_value的值是用来填充的值; 下面是一个具体使用示例: importtorchimporttorch.nnasnn test_in = [torch.Tensor([2,3,4,5]),torch.Tensor([6,5,...
数据加载出现问题:pad_sequence(): argument 'padding_value' (position 3) must be float, not NoneType #405 Closed 3 tasks done yanxp opened this issue Nov 13, 2023· 10 comments Comments yanxp commented Nov 13, 2023 • edited 提交前必须检查以下项目 请确保使用的是仓库最新代码(git pull)...
padding='pre', truncating='pre', value=0.) sequences:浮点数或整数构成的两层嵌套列表 maxlen:None或整数,为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短,小于此长度的序列将在后部填0. dtype:返回的numpy array的数据类型 padding:‘pre’或‘post’,确定当需要补0时,在序列的起始还是结尾补` ...
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences,maxlen=None,dtype='int32',padding='pre',truncating='pre',value=0.) 1.1 参数说明 sequences:浮点数或整数构成的两层嵌套列表 maxlen:None或整数,为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短,小于此长度的序列将在后部填0. ...
labels3_padded =pad_sequence(labels3, batch_first=True, padding_value=self.label3_pad_value) y3_lengths = torch.LongTensor([len(x)forxinlabels3]) labels4 = list(map(lambdax: x[4], sorted_batch)) labels4_padded =pad_sequence(labels4, batch_first=True, padding_value=self.label4_pad...
keras-pad_sequences baiziyu 安心记录每一刻13 人赞同了该文章 填充序列使文本集中所有文本长度相同。 函数原型 keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.0) 这个函数将num_samples个文本序列列表 (每个序列为整数列表) ...
跟上面的pack_padded_sequence是逆操作。 输入:sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None 输入一个填充packed_sequence,返回一个unpack的tensor, 和 len的tensor。其中: The returned Tensor’s data will be of size T x B x *, where T is the length of the longest sequence ...