torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 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) 其中pack的过程为:(注意pack的形式,不是按行压,而是按列压) pack之后,原来填充的 PAD(一般初始化为0)占位符被删掉了。 输入的形状可以是(T×B×* )。T是...
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...
如果序列是按长度降序排列的,你需要设置 `pack_padded_sequence` 函数中的 `enforce_sorted` 参数为 `True`。这样可以确保函数内部正确处理序列长度信息。 总的来说,`pack_padded_sequence` 是处理变长序列数据的一个强大工具,它与 RNN 层配合使用,可以有效地提高模型的训练效率。 当然可以。以下是一个使用 PyTor...
.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...
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...
在使用深度学习特别是LSTM进行文本分析时,经常会遇到文本长度不一样的情况,此时就需要对同一个batch中的不同文本使用padding的方式进行文本长度对齐,方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练,同时为了保证模型训练的精度,应该同时告诉LSTM相关padding的情况,此时,pytorch中的pack_padded_sequence就有了用武之地。
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。
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()
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...