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...
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...
这里的输出类型都指的是 forward 函数的第一个返回值(每个time step 对应的hidden_state),第二个返回值(最后一个time step对应的hidden_state)的类型不管输入是不是 PackedSequence 类型,都是一样的。 pack_padded_sequence pytorch里 有封装的更好的 :torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, ...
torch.nn.utils.rnn.pack_sequence(sequences, enforce_sorted=True) 官方API:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=lstm#torch.nn.utils.rnn.pack_sequence 这是pack操作,输入的sequences是tensor组成的list,要求按长度从大到小排序。官网的例子: torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batc...
实现办法:torch.nn.utils.rnn.pad_sequence padded_sequence = pad_sequence([torch.FloatTensor(a), torch.FloatTensor(b), torch.FloatTensor(c)], batch_first=True) print(padded_sequence) rnn(padded_sequence) # 搞定,现在就是并行计算了...
data = rnn_utils.pack_padded_sequence(data_x, length, batch_first=True) output= net(data.float()) 如果有全连接层,需要在进入全连接层之前,进行pad_packed_sequence 下面是整体的代码: importtorch.nn.utils.rnn as rnn_utilsimporttorchimporttorch.utils.data as Dataimporttorch.nn as nnimportnumpy as...
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()...
在PyTorch 中可以使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_来实现。 15. 在 BatchNorm 之前关闭 bias 在开始 BatchNormalization 层之前关闭 bias 层。对于一个 2-D 卷积层,可以将 bias 关键字设置为 False:torch.nn.Conv2d(..., bias=False, ...)。
=torch.sort(indices,descending=False)# 对原始序列进行排序ifbatch_first:inputs=inputs[indices]else:inputs=inputs[:,indices]packed_inputs=nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs,sorted_seq_lengths.cpu().numpy(),batch_first=batch_first)res,state=rnn(packed_inputs)padded_res,_=nn.utils.rnn...
self.value=nn.Linear(embed_size, head_size,bias=False) self.register_buffer('tril', torch.tril(torch.ones(block_size, block_size))) self.dropout=nn.Dropout(dropout) defforward(self, x): B, T,C=x.shapek=self.key(x)q=self.query(x)v=self.value(x)wei=q@k.transpose(2, 1)/self...