Pytorch的pack_padded_sequence就是为此而生的。接着上面的Python: >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence>>>seq_tensor=pad_sentence(seq_vectors)>>>seq_lengths=torch.tensor([3,2,2])>>>seq_tensortensor([[11,21,31],[12,22,32],[13,0,0]])>>>pack_padded_sequence(seq_tensor,...
encoder_outputs, _ = pad_packed_sequence(encoder_outputs_packed, batch_first=True) 将encoderoutputs在转换为Variable类型,得到的_代表各个句子的长度。 三、总结 这样综上所述,RNN在处理类似变长的句子序列的时候,我们就可以配套使用torch.nn.utils.rnn.pack...
pad_sequences_3d用于将一批序列填充到统一的长度,确保批中的每个序列具有相同数量的元素(或时间步长)。这在许多机器学习任务中尤其重要,因为输入数据必须具有一致的形状。 # Define a function for paddingdef pad_sequences_3d(sequences, max_len=None, pad...
The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 1 在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误. 使用说明 用padding_value填充可变长度张量列表 pad_sequence 沿新维度堆叠张量列表, 并将它们垫成相等的长度。 例如,如果输入是列表 大小...
这时需要使用pad_packed_sequence把output还原成与输入数据第一维相同的大小,即两个句子对应两个输出 pad_out, out_len = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(output, batch_first=True) pad_out tensor([[[ 6.1575e-02, -5.9484e-02, 9.7750e-02], ...
1. pad_sequece操作 先来看一下官方的定义: 其中sequence是我们要进行pad操作的序列,该参数是一个list列表,列表的元素是一个一个tensor。 batch_first=True说明第一个维度是batch_size,默认为False; padding_value的值是用来填充的值; 下面是一个具体使用示例: ...
一个PackedSequence对象。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 填充packed_sequence。 上面提到的函数的功能是将一个填充后的变长序列压紧。 这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。填充时会初始化为0。 返回的Varaible的值的size是T×B×*,T是最长序列的长度,B是 batch_...
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 PyTorch 中 `pack_padded_sequence` 和 `pad_packed_sequence` 函数的示例代码。这个例子展示了如何处理一个批次中不同长度的序列数据,并使用 LSTM 模型进行处理...
在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到pack_padded_sequence和pad_packed_sequence,当使用双向RNN的时候, 必须要使用 pack_padded_sequence !!.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. ...
tensors (sequence): 要连接的张量序列。 dim (int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch # 创建两个张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) y = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() ...