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...
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...
从不同长度的单词索引的多个列表用零补充到最大长度并构成一个(Max_length, Batch_size)矩阵的过程可以被Pytorch的torch.nn.utils.rnn.pad_sequence来完成。 >>>fromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence>>>seq_vectors=[torch.tensor([11,12,13]),torch.tensor([21,22]),torch.tensor([31,32])]>>>pad...
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...
一个PackedSequence对象。 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_...
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。
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: 2pytorch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()...
pad_sequence函数可以将一批序列填充到批内最长序列的长度。它是torch.nn.utils中的一个实用函数,其基本用法如下:padded_sequence = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0) Python Copy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...
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. ...