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...
pad_packed_sequence函数:这个函数是pack_padded_sequence函数的逆操作,可以将打包后的序列数据进行解包。这样,你可以得到原始的、填充后的序列数据。 这些函数都是PyTorch的RNN工具箱的重要组成部分,可以帮助你更有效地处理序列数据。 #PyTorch#RNN#时间序列#时间序列数据#时间序列预测#时间序列#深度学习(Deep Learning)...
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_...
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...
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, ...
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. ...
Pytroch 1.1.0的发布除了修复了已有bug之外,最大的亮点就是可以更快、更好的支持自定义RNN,以及TensorBoard对可视化和模型调试提供了一流的本地支持。 Pytorch 1.1.0,来了! 可以说是一大波更新来袭了,话不多说上亮点: TorchScript(Pytorch JIT)更快、更好的支持自定义RNN;TensorBoard对可视化和模型调试提供了一流...