pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen) # 建立简单的神经网络模型 model = Sequential() # 初始化顺序模型 # 添加嵌入层:将输入的整数索引转换为词向量 # 输入维度是 max_features,输出维度是 32,input_length 指定每个输入序列的长度 model.add(Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen)) # 添加...
其中,参数sequences是一个包含多个序列的列表或张量,每个序列的长度可以不同。batch_first参数指定输出的张量是否以batch维度为第一维,默认为False。padding_value参数指定用于填充的值,默认为0。下面是一个示例,展示了如何使用pad_sequence函数将一批序列填充到最长序列的长度:...
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...
importtorchdefpad_sequence(sequences,batch_first=False,padding_value=0):# 获取最大长度max_size=max(map(len,sequences))# 初始化填充后的序列out_dims=(len(sequences),max_size)ifbatch_firstelse(max_size,len(sequences))out_tensor=sequences[0].new_full(out_dims,padding_value)# 填充序列fori,...
PackedSequence(data=tensor([1,4,6,2,5,3]),batch_sizes=tensor([3,2,1])) pad操作,sequences也是list。给list里的tensor都用padding_value来pad成最长的长度,并组合成一个tensor torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0) ...
batch_first:当为True,数据格式必须[B, S, * ],反之,默认是False。 pad_packed_sequence torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False) →tuple#↓'返回'return(sequence_pad ,list)# 这个元组包含被填充后的序列 , 和batch中序列的长度列表。
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。填充时会初始化为0。 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...
pad_sequence:把长度小于最大长度的 sequences 用 0 填充,并且把 list 中所有的元素拼成一个 tensor。这样做的主要目的是为了让 DataLoader 可以返回 batch,因为 batch 是一个高维的 tensor,其中每个元素的数据必须长度相同。 pack_padded_sequence:RNN网络读取数据的顺序是依次读取mini-batch 中所有 sequence 中相同...
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。 下面以一个例子来说明。
When I execute the command above with pytorch 1.10.1 I get this error: {TypeError}pad_sequence(): argument 'sequences' (position 1) must be tuple of Tensors, not Tensor" On pytorch 1.8.1 it works though. What is wrong there? Has anything changed?