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,...
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...
x_packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input=x1, lengths=lengths1, batch_first=True)print(x_packed) 需要注意的是,pack_padded_sequence函数的参数,lengths需要从大到小排序(length1),x1已根据长度大小排好序(最长的序列在第一行…),batch_first如果设置为true,则x的第一维为batch_size,第二维为s...
Pytorch的pack_padded_sequence就是为此而生的。接着上面的Python: >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence>>>seq_tensor=pad_sentence(seq_vectors)>>>seq_lengths=torch.tensor([3,2,2])>>>seq_tensortensor([[11,21,31],[12,22,32],[13,0,0]])>>>pack_padded_sequence(seq_tensor,...
pack_padded_sequence根据时间步拉平了上面排序后的句子,在每个时间步维护一个数值,代表当前时间步内有多少个批次数据。比如上图右边黄色区域的时间步内,只有3个输入是有效的,其他都是填充。因此说该时间步内的批次数为3。 Python中batch_first不同的取值,压缩的方式有点不同,不过主...
- `pack_padded_sequence` 是 PyTorch 提供的一个函数,它接受填充后的序列和对应的长度列表,并将它们打包成一个 `PackedSequence` 对象。 - `padded_seqs` 是填充后的序列张量,其形状为 `(batch_size, max_length, feature_size)`,其中 `batch_size` 是批次中序列的数量,`max_length` 是最长序列的长度,`...
我们使用pack_padded_sequence就能得到data一样pack pad的序列。 2. torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() pack_padded_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None) type: (PackedSequence, bool, float, Optional[int]) -> Tuple[Tensor, Tensor] ...
`pad_sequence` 的作用是通过填充特定的字符，将各个序列调整至同一长度。比如在给定一个mini-batch数据的情况下，我们可能需要将这些序列填充至统一的长度，以便于进行统一处理。在执行 `pad_sequence` 后，我们得到了填充后的序列。为了便于模型的读取，我们需要使用 `pack_padded_sequence` 对这些填充过...
但是在使用pack_padded_sequence时有个问题, 即输入mini-batch序列的长度必须是从长到短排序好的, 当mini-batch 中的样本的顺序非常的重要的话, 这就有点棘手了. 比如说, 每个 sample 是个 单词的 字母级表示, 一个mini-batch保存了一句话的 words. 例如:[['p', 'y', 't', 'o', 'r', 'c', '...
new_x =pack_padded_sequence(new_x[indx], sorted_x_len.data.tolist(), batch_first=True) h0 = to_cuda(torch.zeros(2, x_len.size(0), self.hidden_size //2), self.use_cuda) c0 = to_cuda(torch.zeros(2, x_len.size(0), self.hidden_size //2), self.use_cuda) ...