.否则的话, pytorch 是无法获得 序列的长度, 这样也无法正确的计算双向RNN/GRU/LSTM的结果. 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...
当LSTM模型接收PackedSequence对象后,返回的output也封装在PackedSequence对象中。 此时,我们需要对输出进行解压缩,并填充回我们熟悉的形状。 解压缩 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...
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。
最后,我们还可以将pad_sequence得到的结果与pack_sequence得到的结果进行相互转换。 packed_padded_sequence = pack_padded_sequence(padded_sequence, [3, 2, 1]) # 但是你传入一个list告诉它每个句子的长度 print(packed_padded_sequence) padded_packed_sequence = pad_packed_sequence(packed_sequence) print(padd...
- `pack_padded_sequence` 是 PyTorch 提供的一个函数,它接受填充后的序列和对应的长度列表,并将它们打包成一个 `PackedSequence` 对象。 - `padded_seqs` 是填充后的序列张量,其形状为 `(batch_size, max_length, feature_size)`,其中 `batch_size` 是批次中序列的数量,`max_length` 是最长序列的长度,`...
1.为什么要用pack_padded_sequence 在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时,经常会遇到序列长度不一样的情况,此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐(可以都填充为batch中最长序列的长度,也可以设置一个统一的长度,对所有序列长截短填),方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练...
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...
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...
) def forward(self, text, text_lengths): #text = [batch size,sent_length] embedded = self.embedding(text) #embedded = [batch size, sent_len, emb dim] packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths,batch_first=True) packed_output, (hidden...
使用更高效的数据结构:例如,使用torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()代替torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()可以在RNN中节省约50%的内存。 使用梯度累积:在每个epoch中,可以通过计算小批量(例如16个)的梯度,然后累积这些梯度,最后在所有小批量上计算一次更新。这样可以大大减少内存消耗。 使用混合精度...