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...
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_...
1.为句子中的单词建立index; 2.使用pad_sequence将长度不同的序列补齐到统一长度; 3.对补齐(padded)序列进行embedding; 4.使用pack_padded_sequence将序列进行压缩,然后送入RNN模型; 5.RNN模型完成前向传播后,使用pad_packed_sequence对模型输出进行“解压缩”(也可以理解为对齐); 6.对模型结果进行评估、计算loss...
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...
一个PackedSequence对象。 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_fi...
defpad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None): max_seq_length = sequence.batch_sizes.size(0) iftotal_lengthisnotNone: max_seq_length = total_length ... 这里要注意的一个参数是 total_length,它是 sequence 需要去被 padding 的长度,我们期望的一般都...
sequence,这个方法将抛出:class:ValueError。 返回: 包含填充序列的Tensle和Tensor 包含批次中每个序列的长度列表。 例子: import torch import torch.nnasnn batch_size=2# 批量长度 max_length=3# 序列最大长度 hidden_size=4# 隐藏层大小 n_layers=1# 层数 ...
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...
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_...
max_len = seq_len + 1 # Initialize padded_sequences with the pad_value 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 ...