从不同长度的单词索引的多个列表用零补充到最大长度并构成一个(Max_length, Batch_size)矩阵的过程可以被Pytorch的torch.nn.utils.rnn.pad_sequence来完成。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence>>>seq_vectors=[torch.tensor([11,12,13]),torch.tensor([21,22]),torch.tensor([31,32])]>>>pad...
(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了 batch = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequenc...
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。
4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1]))'''x_padded= nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(x_packed, batch_first=True)#x_padded是tupleprint(x_padded)'''(tensor([[24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34., 4., 7.], ...
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...
这里补充下对Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解。 当我们训练RNN时,如果想要进行批次化训练,就得需要截断和填充。 因为句子的长短不一,一般选择一个合适的长度来进行截断; 而填充是在句子过短时,需要以 填充字符 填充,使得该批次内所有的句子长度相同。
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。
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...
此时PackedSequence对象输入RNN后,输出RNN的还是PackedSequence对象 (最后一个unpacked没有用batch_first, 所以。。。) 参考: https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=pack_padded_sequence#torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence ...
Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解 引言 这里补充下对Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解。 当我们训练RNN时,如果想要进行批次化训练,就得需要截断和填充。