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...
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...
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...
首先,packed是包装好的的意思;padded是填充的意思;pack有包装、压紧的意思;pad有填充的意思。 pack_padded_sequence即压紧封装填充好的句子 pad_packed_sequence即填充被压紧封装好的句子 示意图: pack_padded_sequence pad_packed_sequence就是上边的那个过程反过来 pack_padded_sequence #官方函数torch.nn.utils.rnn...
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', '...
更重要的是,这种压制成(packed)的输入数据,pytorch中的RNN,LSTM模型都是认的,只需要把它们直接作为Module的input输入进去,可以得到对应的PackedSequence。 最后,我们可以使用pad_packed_sequence来反向把PackSequence变回padded后的矩阵和序列长度。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_packed_sequence>>>packed_seq=pa...
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) ...
from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence 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]] ...
) 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...
最后,为了把padding的batch数据传给RNN,我们需要使用下面的两个函数来进行pack和unpack,后面我们会详细介绍它们。这两个函数是: torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 计算图: 1) 把词的ID通过Embedding层变成向量。 2) 把padding后的数据进行pack。 3) 传入GRU进行Fo...