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...
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...
(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PackedSequence类型,就能实现上文说的padding位对模型无效的效果了 batch = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequenc...
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...
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_se...
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。
bidirectional:是否是双向RNN,默认为false,若为true,则num_directions=2,否则为1 LSTM的输入为:LSTM(input,(h0,c0))其中,指定batch_first=True后,input就是(batch_size,seq_len,input_size),(h0,c0)是初始的隐藏层,因为每个LSTM单元其实需要两个隐藏层的。
State Space Models(S4):这些模型已经显示出很好的特性。它们提供了一种平衡,比rnn更有效地捕获远程依赖关系,同时比transformer更高效地使用内存。 接下来Manba登场! Mamba 选择性状态空间:Mamba建立在状态空间模型的概念之上,但引入了一个新的变化。它利用选择性状态空间,支持跨长序列更高效和有效地捕获相关信息。
rnn = nn.RNN(1, 3, batch_first=False) print(rnn(packed_sequence)) # 搞定! 最后,我们还可以将pad_sequence得到的结果与pack_sequence得到的结果进行相互转换。 packed_padded_sequence = pack_padded_sequence(padded_sequence, [3, 2, ...
pad_sequence函数:这个函数可以将一组长度不等的张量进行填充,使它们具有相同的长度。这对于处理变长的序列数据非常有用。你可以指定填充值,以及是否将批次大小放在第一维度。pack_padded_sequence函数:这个函数可以将填充后的序列数据进行打包。这样,你可以将这些数据直接输入到RNN模型中,进行训练或预测。pad_packed_...