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...
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,...
(sequence_length, batch_size, embedding_size),就是变成一列是一个句子,据说这样可以提高并行处理效率,但是对于我这种新手来说形状有点抽象,所以老老实实用False了。 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...
pack= nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(pad,length,batch_first=True)print('pack:',pack) 程序运行结果如下: pack:PackedSequence(data=tensor([2., 6., 5., 3., 5., 6., 4., 4., 8., 5.]), batch_sizes=tensor([3, 3, 3, 1]), sorted_indices=None, unsorted_indices=None) 3. p...
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...
Pytorch学习笔记05--- pack_padded_sequence和pad_packed_sequence理解 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...
pad之后的样本和每个原始序列的长度对补全后的样本进行pack。这样RNN模型在计算时,根据原来的样本长度就知道每个样本在何时结束,从而避免额外的pad的0值的影响。计算完之后通过torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()将输出的格式转换为pack之前的格式。
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...
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. ...
# Pad features to have vectors of the same size padded_features = pad_sequence([torch.tensor(seq) for seq in xs], batch_first=True, padding_value=0) mask = padded_features != 0 # mask to indicate which features were padded # Create tensor of normaized features for nodes ...