1fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence23defcollate_func(batch_dic):4batch_len=len(batch_dic) # 批尺寸5max_seq_length=max([dic['length']fordicinbatch_dic]) # 一批数据中最长的那个样本长度6mask_batch=torch.zeros((batch_len,max_seq_length)) # mask7fea_batch=[]8label_batch=[]9id_...
从不同长度的单词索引的多个列表用零补充到最大长度并构成一个(Max_length, Batch_size)矩阵的过程可以被Pytorch的torch.nn.utils.rnn.pad_sequence来完成。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence>>>seq_vectors=[torch.tensor([11,12,13]),torch.tensor([21,22]),torch.tensor([31,32])]>>>pad...
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。 不过在使用过程中...
3、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。 返回的Varaible的值的size是T×B×*,T是最长序列的长度,B是 batch_size,如果batch_first=True,那么返回值是B...
pytorch 时间序列 数据增强 pytorch变长序列,主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NO
padded_sequences=torch.full((batch_size, max_len, feature_size), fill_value=pad_value, dtype=sequences.dtype, device=sequences.device) # Pad each sequence to the max_len padded_sequences[:, :seq_len, :] =sequences returnpadded_sequences ...
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...
importpandasaspdimportnumpyasnp# 读取 CSV 文件data=pd.read_csv('data.csv')# 对关键列进行填充padded_sequences=data['sequences'].apply(lambdax:np.pad(x,(0,max_seq_length-len(x)),'constant'))print(padded_sequences) 1. 2. 3.
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供Windows支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 ...
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequencetorch.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Forward计算。 4) Unpack计算结果 5) 把双向GRU的结果向量加起来。 6) 返回(所有时刻的)输出和最后时刻的隐状态。 输入: input_...