The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (5) at non-singleton dimension 1 在使用nn.utils.rnn.pad_sequence时,遇到如上错误,原因是使用方式错误. 使用说明 用padding_value填充可变长度张量列表 pad_sequence 沿新维度堆叠张量列表, 并将它们垫成相等的长度。 例如,如果输入是列表 大小...
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,可以得到对应的PackedSequence。 最后,我们可以使用pad_packed_sequence来反向把PackSequence变回padded后的矩阵和序列长度。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_packed_sequence>>>packed_seq=pa...
# 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 padded_sequences[:, :seq_len, :] = sequences return padded_seq...
可以看到是通过填0进行pad的,shape为(2, 5, 2)。batch_first参数默认为False,为True的时候输入的形状为 (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PackedS...
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。
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_sequence。
#将reviews_ints值逐行 赋值给features features = preprocessing.sequence.pad_sequences(reviews_ints,200) features.shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 或者 def pad_features(reviews_ints, seq_length): ''' Return features of review_ints, where each review is padded with 0's ...
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. ...
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这两个函数的用法。 这里的pack,理解成压紧比较好。将一个 填充过的变长序列 压紧。(填充时候,会有冗余,所以压紧一下)
tensors def collate_fn(batch): src_batch, tgt_batch = [], [] for src_sample, tgt_sample in batch: src_batch.append(text_transformSRC_LANGUAGE)) tgt_batch.append(text_transformTGT_LANGUAGE)) src_batch = pad_sequence(src_batch, padding_value=PAD_IDX) tgt_batch = pad_sequence(tgt_...