lengths (list[int]) –Variable中 每个序列的有效长度(即去掉pad的真实长度)。 batch_first (bool, optional) – 如果是True,input的形状应该是B*T*size。 返回值: 一个PackedSequence对象。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 填充packed_seque
highlight=lstm#torch.nn.utils.rnn.pack_sequence 这是pack操作,输入的sequences是tensor组成的list,要求按长度从大到小排序。官网的例子: torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0) 官方API:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=lstm#torch.nn.utils.r...
unsorted_indices (Tensor, optional) – map:original sequence→PackedSequence 解释 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence 与 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 的联系:前者用于将一组不等长的 sequence 通过尾部 padding 为等长的 padded_sequence;后者用于将前者生成的 padded_sequence 打包为PackedSequence对象。
这是pad操作,sequences也是list。这个比较好理解,就是给list里的tensor都用padding_value来pad成最长的长度,并组合成一个tensor: 看了这两个操作,隐隐约约和前面的LSTM联系起来了。我们知道一个batch里的序列不一定等长,需要pad操作用0把它们都填充成max_length长度。但前面说了LSTM的一次forward对应一个time step,...
(s)forsinsequences]# 对序列进行填充,使得它们具有相同的长度padded_seqs=torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences,batch_first=True,padding_value=0)# 将填充后的序列和长度传递给 pack_padded_sequence# 注意:序列需要按照长度降序排列,因此我们对序列和长度进行排序padded_seqs, lengths=padded_seqs[torch....
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) print('x_train shape:', x_train.shape) print('x_test shape:', x_test.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
inputs=inputs[indices]else:inputs=inputs[:,indices]packed_inputs=nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs,sorted_seq_lengths.cpu().numpy(),batch_first=batch_first)res,state=rnn(packed_inputs)padded_res,_=nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(res,batch_first=batch_first)# 恢复排序前的样本...
🐛 Describe the bug Command: import torch seq = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(torch.tensor([[[ 7, 6]], [[-7, -1]]])) When I execute the command above with pytorch 1.10.1 I get this error: {TypeError}pad_sequence(): argument 'sequences' ...
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...
我正在尝试将一系列的二元模型运行到LSTM中。这涉及到: 2.使用pad_sequence填充序列 3.在嵌入层中输入填充的序列 4.打包嵌入层的输出 5.将包插入LSTM。# unpack the packed padded sequence so that it is ready for predictionlstm_out = torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence68 # unpack the packed ...