Python PyTorch pad_sequence用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence 的用法。 用法: torch.nn.utils.rnn.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...
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。 在PyTorch 里面一般是使用 DataLoader 进行数据加...
【pytorch】nn.utils.rnn.pad_sequence的使用 目录 错误 使用说明 样例代码 错误 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_sequ...
默认enforce_sorted设置为True,它会检查batch中的序列长度是否是单调递减的,否则会报错;而如果这一项被设置为False,那么检查就不会执行,但是输出的PackedSequence的结果和排好序的是一样的; 更重要的是,这种压制成(packed)的输入数据,pytorch中的RNN,LSTM模型都是认的,只需要把它们直接作为Module的input输入进去,可以...
pytorch 的class Dataset 有torch.utils.data.Dataset, torch.utils.data.IterableDataset 等,区别只是取出来一条数据的方式不同 由于我使用的是torch.utils.data.Dataset,所以以此为例。 Dataset 数据集嘛,所以其自身的变量里面是有一个大的数据单位。(强调一下,你自己怎么组织无所谓,字典也好,列表也好,数组也好,只...
因此,正确的前向也似乎也会导致正确的梯度计算,但这一定成立吗?是否存在一些反例?总个人觉得还是得手动推导一下保证梯度计算的正确才能心安。多说一句,可变长序列学习中比如大多数NLP和Speech任务中,有些源码为了省事直接设batch_size= 1,省事但并不高效吧。
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。
Pytorch学习笔记05--- pack_padded_sequence和pad_packed_sequence理解 首先,packed是包装好的的意思;padded是填充的意思;pack有包装、压紧的意思;pad有填充的意思。 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...
Please feel free to request support or submit a pull request on PyTorch GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch/issues. torch.onnx.export(model,(text, batch_lengths), "ragged_legacy.onnx") # dynamo_export() fails with : # RuntimeError: Failed running call_function <built-in method...
🐛 Describe the bug Command: import torch seq = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(torch.tensor([[[ 7, 6]], [[-7, -1]]])) When I execute the command above with pytorch 1.10.1 I get this error: {TypeError}pad_sequence(): argument 'sequences' ...