接下来,我们要传入LSTM中,在这之前,我们对这些填充后的Tensor进行压缩。 # 压缩packed_seq_batch=torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(padded_seq_batch,lengths=seq_lens)print(packed_seq_batch)print(packed_seq_batch.data.size()) 它返回一个PackedSequence对象实例,其中包括压缩后的内容,和每个时间步内...
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,...
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 这里的pack,理解成压紧比较好。 将一个 填充过的变长序列 压紧。(填充时候,会有冗余,所以压紧一下) 其中pack的过程为:(注意pack的形式,不是按行压,而是按列压) pack之后,原来填充的 PAD(一般初始化为0)占位符被删掉了。 输入的形状可以是(T×B×* )。T是...
seq=torch.tensor([[1,2,0],[3,0,0],[4,5,6]])lens=[2,1,3]#每个sentence长度#如果batch_first=True,输入是[B, L, *]形状packed=pack_padded_sequence(seq,lens,batch_first=True,enforce_sorted=False)packed+++++++++++++++++++++++++++++++++++PackedSequence(data=tensor([4,1,3,...
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(padded_seq_batch, lengths=[5, 2], batch_first=True) lengths参数是每个句子中词的数目,根据版本不同有的可能需要进行排序操作,如果使用的时候出现了排序相关的错误...
1. **`pack_padded_sequence`**: 这个函数用于将一个填充后的序列列表(通常是经过`pad_sequence`处理的)和一个包含每个序列原始长度的列表打包成一个`PackedSequence`对象。这个对象可以被RNN类(如`nn.LSTM`、`nn.GRU`)有效地处理,因为RNN可以利用序列长度信息来忽略填充的部分,从而只处理实际的数据。`pack_pad...
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,...
pytorch 将lstm序列压平 pad_packed_sequence的原理,#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
packed_input = pack_padded_sequence( embedding, seq_lengths.cpu().numpy(), batch_first=True) packed_output, (ht, ct) = self.lstm(packed_input) output, input_sizes =pad_packed_sequence(packed_output, batch_first=True) out = F.relu(self.linear1(output)) ...
大家好，我是若川。持续组织了近一年的源码共读活动，感兴趣的可以 点此扫码加我微信 ruochuan12 参与...