其实有时候,可以填充后直接做,影响有时也不是很大,使用pack_padded_sequence后效果可能会更好。 结合例子分析: 如果不用pack和pad操作会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了多余的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就会有误差,更直观...
该方法会返回一个PackedSequence对象,其中包含data保存拉平的数据 和batch_sizes保存时间步相应的批次大小,比如上面就是tensor([4, 3, 3, 2, 1, 1])。 Pytorch的RNN(LSTM/GRU)可以接收PackedSequence,并返回一个新的PackedSequence。然后我们可以用pad_packed_sequence方法把返回的PackedSequence还原成我们想要的形式。
默认enforce_sorted设置为True,它会检查batch中的序列长度是否是单调递减的,否则会报错;而如果这一项被设置为False,那么检查就不会执行,但是输出的PackedSequence的结果和排好序的是一样的; 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...
(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...
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...
但是pack_sequence这玩意返回的PackedSequence是batch_first=False的,这就让我很不爽,这意味着我的RNN必须是batch_first=False,所以不得不重新定义网络 rnn = nn.RNN(1, 3, batch_first=False) print(rnn(packed_sequence)) # 搞定! 1. 2. 最后,我们还可以将pad_sequence得到的结果与pack_sequence得到的结果...
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. ...
但是pack_sequence这玩意返回的PackedSequence是batch_first=False的,这就让我很不爽,这意味着我的RNN必须是batch_first=False,所以不得不重新定义网络 rnn = nn.RNN(1, 3, batch_first=False) print(rnn(packed_sequence)) # 搞定! 最后,我...
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。
# 函数pad_packed_sequence把它变成一个shape为(max_length, batch, hidden*num_directions)的向量以及 # 一个list,表示输出的长度,当然这个list和输入的input_lengths完全一样,因此通常我们不需要它。 outputs,hidden=self.gru(packed,hidden) # 参考前面的注释,我们得到outputs为(max_length, batch, hidden*num_...