如果序列是按长度降序排列的,你需要设置 `pack_padded_sequence` 函数中的 `enforce_sorted` 参数为 `True`。这样可以确保函数内部正确处理序列长度信息。 总的来说,`pack_padded_sequence` 是处理变长序列数据的一个强大工具,它与 RNN 层配合使用,可以有效地提高模型的训练效率。 当然可以。以下是一个使用 PyTor...
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...
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。 下面以一个例子来说明。 import torch import torch.nn as nn seq_batch = ...
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...
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...
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,可以得到对应的PackedSequence。 最后,我们可以使用pad_packed_sequence来反向把PackSequence变回padded后的矩阵和序列长度。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_packed_sequence>>>packed_seq=pa...
pad_sequence函数:这个函数可以将一组长度不等的张量进行填充,使它们具有相同的长度。这对于处理变长的序列数据非常有用。你可以指定填充值,以及是否将批次大小放在第一维度。pack_padded_sequence函数:这个函数可以将填充后的序列数据进行打包。这样,你可以将这些数据直接输入到RNN模型中,进行训练或预测。pad_packed_...
pack_padded_sequence是将句子按照batch优先的原则记录每个句子的词,变化为不定长tensor,方便计算损失函数。 pad_packed_sequence是将pack_padded_sequence生成的结构转化为原先的结构,定长的tensor。 其中test.txt的内容 As they satinanicecoffee shop, he was too nervous to say anything and she felt uncomfortable...
一个PackedSequence对象。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 填充packed_sequence。 上面提到的函数的功能是将一个填充后的变长序列压紧。 这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。填充时会初始化为0。 返回的Varaible的值的size是T×B×*,T是最长序列的长度,B是 batch_...
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...