这就引出pytorch中RNN需要处理变长输入的需求了。在上面这个例子,我们想要得到的表示仅仅是LSTM过完单词"Yes"之后的表示,而不是通过了多个无用的“Pad”得到的表示:如下图: 二、pytorch中RNN如何处理变长padding 主要是用函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence...
encoder_outputs, _ = pad_packed_sequence(encoder_outputs_packed, batch_first=True) 将encoderoutputs在转换为Variable类型,得到的_代表各个句子的长度。 三、总结 这样综上所述,RNN在处理类似变长的句子序列的时候,我们就可以配套使用torch.nn.utils.rnn.pack...
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...
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 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) 其中pack的过程为:(注意pack的形式,不是按行压,而是按列压) (下面方框内为PackedSequence对象,由data和batch_sizes组成) pack之后,原来填充的 PAD(一般初始化为...
2. 重新实现AutogradRNN,加入pack支持 类似于Keras,我们同样可以自定义RNN,使其支持pack_padded_sequence输入。然而这一操作过于复杂,需要从AutogradRNN开始重构。 根据官方论坛和github上的issue,目前还没有办法灵活地自定义RNNCell(似乎自定义的RNNCell训练慢也与此有关,现在的官方RNN实现和Cudnn耦合程度过高)。
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...
在PyTorch中,除了`pad_sequence`之外,还有其他几个函数可以用来处理序列数据,特别是在准备数据以供循环神经网络(RNN)使用时。以下是一些常用的函数: 1. **`pack_padded_sequence`**:这个函数将填充后的序列打包成一个`PackedSequence`对象,使得RNN可以高效地处理不同长度的序列。它需要序列的长度列表作为输入,并可以...
这里补充下对Pytorch中pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的理解。 当我们训练RNN时,如果想要进行批次化训练,就得需要截断和填充。 因为句子的长短不一,一般选择一个合适的长度来进行截断; 而填充是在句子过短时,需要以 填充字符 填充,使得该批次内所有的句子长度相同。
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. ...
# Pack padded batch of sequences for RNN module # 因为RNN(GRU)需要知道实际的长度,所以PyTorch提供了一个函数pack_padded_sequence把输入向量和长度pack # 到一个对象PackedSequence里,这样便于使用。 packed=torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded,input_lengths,enforce_sorted=False) ...