2. **记录序列长度**:在填充序列之前,记录下每个序列的实际长度,因为这些信息对于 `pack_padded_sequence` 来说是必要的。 3. **调用 `pack_padded_sequence`**:使用填充后的序列和对应的长度列表作为输入,调用 `pack_padded_sequence` 函数。这个函数会创建一个 `PackedSequence` 对象,该对象包含了打包后的序...
unsorted_indices (Tensor, optional) – map:original sequence→PackedSequence 解释 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。
1.pack_padded_sequence '官方函数' torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False) → PackedSequence ↓'返回' return 一个PackedSequence对象 1. 2. 3. 4. 功能:这里的pack,理解成压紧比较好,压紧被填充过的数据。 将一个 填充过的变长序列 压紧。返回PackedSequence对象。
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...
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
但是在使用pack_padded_sequence时有个问题, 即输入mini-batch序列的长度必须是从长到短排序好的, 当mini-batch 中的样本的顺序非常的重要的话, 这就有点棘手了. 比如说, 每个 sample 是个 单词的 字母级表示, 一个mini-batch保存了一句话的 words. 例如:[['p', 'y', 't', 'o', 'r', 'c', '...
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...
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。
关于pack_padded_sequence(处理Pad问题)的解释: "Pad问题"是指填充操作中的一个常见问题,即如何处理填充元素(通常用特殊的占位符,如<pad>)对模型训练和推理的影响。我们需要对电影评论进行情感分类,这些评论往往具有不同长度的单词数量。当我们将这些评论句子作为输入传递给循环神经网络(RNN)进行处理时,由于RNN的输入...
用pack_padded_sequence函数来构造这个对象非常简单: 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。