torch.nn.utils.rnn.pad_sequence 与 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 的联系:前者用于将一组不等长的 sequence 通过尾部 padding 为等长的 padded_sequence;后者用于将前者生成的 padded_sequence 打包为PackedSequence对象。 pack_padded_sequence 可以理解为两个步骤 Sort 和 Squeeze。首先将 padded_sequenc...
1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence() NOTE:这个类的实例不能手动创建。它们只能被pack_padded_sequence()实例化。 PackedSequence对象包括: 一个data对象:一个torch.Variable(令牌的总数,每个令牌的维度),在这个简单的例子中有五个令牌序列(用整数表示):(18,1) 一个batch_sizes对象:每个时间步长的令牌数列表,...
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...
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,hidden_size=3)。 通过这种压缩、调用RNN、解压缩的方法可以批次训练,并且保持高效~!
在PyTorch中,`pack_padded_sequence` 是一个非常有用的函数,它可以用来提高模型训练的效率,特别是在处理变长序列数据时。这个函数的主要作用是将填充后的序列数据打包,以便循环神经网络(RNN)可以更高效地处理。以下是如何使用 `pack_padded_sequence` 来提高模型训练效率的步骤: ...
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...
PackedSequence对象有一个很不错的特性,就是我们无需对序列解包(这一步操作非常慢)即可直接在PackedSequence数据变量上执行许多操作。当然,我们也可以使用接受PackedSequence作为输入的任何一个pyTorch模块。 2. torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这两个函数的用法。 这里的pack,理解成压紧比较好。将一个 填充过的变长序列 压紧。(填充时候,会有冗余,所以压紧一下)
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence 有三句话,我想将这三句话作为一个batch,输入到RNN中进行训练 a = [[1], [2], [3]] b = [[4], [5]] c = [[6]] 我定义一个RNN (为了简单,我们假设输入RNN的词向量的维...
在pytorch 中,是用的 torch.nn.utils.rnn 中的 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 来处理变长序列,前者可以理解为对 padded 后的 sequence 做 pack(打包/压紧),也就是去掉 padding 位,但会记录每个样本的有效长度信息;后者是逆操作,对 packed 后的 sequence 做 pad,恢复到相同的长度。