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,...
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...
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...
from torch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence, pad_packed_sequence# 假设我们有三个不同长度的序列seq1=torch.tensor([1,2,3])seq2=torch.tensor([4,5,6,7])seq3=torch.tensor([8])# 将序列放入一个列表中sequences=[seq1, seq2, seq3]# 计算每个序列的长度lengths=[len(s)forsinsequences...
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。 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
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()
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。
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)
下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图(其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候,根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。)