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...
当LSTM模型接收PackedSequence对象后,返回的output也封装在PackedSequence对象中。 此时,我们需要对输出进行解压缩,并填充回我们熟悉的形状。 解压缩 我们调用pad_packed_sequence方法进行解压缩。 padded_output,output_lens=torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(output) 这样就得到了我们熟悉的输出大小:(L=5,N=2...
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):length=len(self.data[idx])returnself.data[idx]defcollate_fn(data):data.sort(key=lambdax:len(x),reverse=True...
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,...
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...
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', '...
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] ...
- `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,`...
`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...
pack_padded_sequence 用法`pack_padded_sequence`是PyTorch中的一个函数,用于将填充序列转化为有效的输入,以便在RNN(如LSTM和GRU)中使用。这个函数在处理变长序列时非常有用,因为RNN通常需要固定长度的输入。 `pack_padded_sequence`的函数签名如下: ```python torch.nn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch...