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...
batch_first参数默认为False,为True的时候输入的形状为 (sequence_length, batch_size, embedding_size),就是变成一列是一个句子,据说这样可以提高并行处理效率,但是对于我这种新手来说形状有点抽象,所以老老实实用False了。 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...
该方法会返回一个PackedSequence对象,其中包含data保存拉平的数据 和batch_sizes保存时间步相应的批次大小,比如上面就是tensor([4, 3, 3, 2, 1, 1])。 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。
pack= nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(pad,length,batch_first=True)print('pack:',pack) 程序运行结果如下: pack:PackedSequence(data=tensor([2., 6., 5., 3., 5., 6., 4., 4., 8., 5.]), batch_sizes=tensor([3, 3, 3, 1]), sorted_indices=None, unsorted_indices=None) 3. p...
在PyTorch中,除了`pad_sequence`之外,还有其他几个函数可以用来处理序列数据,特别是在准备数据以供循环神经网络(RNN)使用时。以下是一些常用的函数: 1. **`pack_padded_sequence`**:这个函数将填充后的序列打包成一个`PackedSequence`对象,使得RNN可以高效地处理不同长度的序列。它需要序列的长度列表作为输入,并可以...
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...
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...
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。
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...