其实有时候,可以填充后直接做,影响有时也不是很大,使用pack_padded_sequence后效果可能会更好。 结合例子分析: 如果不用pack和pad操作会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了多余的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就会有误差,更直观...
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...
这是 pack_padded_sequence() 的逆运算。 返回的张量数据大小为 T x B x * ,其中 T 是最长序列的长度,B 是批量大小。如果batch_first 为True,则数据将转置为B x T x * 格式。 示例 >>> from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence >>> seq = torch.tensor([[1,...
四,pad_packed_sequence 参数 sequences:PackedSequence 对象,将要被填充的 batch ; batch_first:一般设置为 True,返回的数据格式为 [batch_size, seq_len, feature] ; padding_value:填充值; total_length:如果不是None,输出将被填充到长度:total_length。
PyTorch将LSTM序列压平pad_packed_sequence的原理与实现 1. 引言 在这篇文章中,我将向你介绍如何使用PyTorch库中的pad_packed_sequence函数来将LSTM(长短时记忆网络)序列进行压平操作。对于刚入行的开发者来说,这可能是一个比较复杂的概念,因此我将逐步解释整个过程,并提供相应的代码示例。
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。 下面以一个例子来说明。
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 ...
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 ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Add reference to pad_packed_sequence in pack_padded_sequence doc · pytorch/pytorch@886579a