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。
但是此时会有一个问题,LSTM会对序列中非填充部分和填充部分同等看待,这样会影响模型训练的精度,应该告诉LSTM相关序列的padding情况,让LSTM只对非填充部分进行运算。此时,pytorch中的pack_padded_sequence就有了用武之地。 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。
Python PyTorch pack_sequence用法及代码示例 Python PyTorch positive用法及代码示例 Python PyTorch promote_types用法及代码示例 Python PyTorch powerSGD_hook用法及代码示例 Python PyTorch pca_lowrank用法及代码示例 Python PyTorch pixel_shuffle用法及代码示例 Python PyTorch pinv用法及代码示例 Python PyTorch profile...
印象里之前比较老版的做法是填0补齐或者循环补齐至相同长度,而torch中提供这种方法,虽然上是填0,但是在网络计算中padding的0并不参与计算,从而使网络权重的计算更加快速而且合理,具体的padding原理可以参考这篇博客 Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解_愤怒的可乐的博客-CSDN博客_pad_packed_sequen...
从不同长度的单词索引的多个列表用零补充到最大长度并构成一个(Max_length, Batch_size)矩阵的过程可以被Pytorch的torch.nn.utils.rnn.pad_sequence来完成。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence>>>seq_vectors=[torch.tensor([11,12,13]),torch.tensor([21,22]),torch.tensor([31,32])]>>>pad...
在 PyTorch 里面数据都是以 Tensor 的形式存在,一个 mini-batch 实际上就是一个高维的 Tensor ,每个序列数据的长度必须相同才能组成一个 Tensor 。为了使网络可以处理 mini-batch 形式的数据,就必须对序列样本进行填充,保证一个 mini-batch 里面的数据长度是相同的。
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。
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。
vwrewsge opened on Mar 20, 2025· edited by pytorch-bot Edits 🐛 Describe the bug Bug Code 1: import torch from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence, PackedSequence empty_data = torch.randn(0, 5) empty_batch_sizes = torch.tensor([], dtype=torch.int64) empty_packed = Pac...
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