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...
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, ...
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...
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...
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_...
当然可以。以下是一个使用 PyTorch 中 `pack_padded_sequence` 和 `pad_packed_sequence` 函数的示例代码。这个例子展示了如何处理一个批次中不同长度的序列数据,并使用 LSTM 模型进行处理。 ```pythonimporttorchimporttorch.nn as nn from torch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence, pad_packed_sequence# 假...
=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...
import torch from pytorch_widedeep.preprocessing import TabPreprocessor, TextPreprocessor, ImagePreprocessor from pytorch_widedeep.models import TabMlp, BasicRNN, WideDeep, ModelFuser, Vision from pytorch_widedeep.models._base_wd_model_component import BaseWDModelComponent from pytorch_widedeep import ...
在pytorch 中,是用的 torch.nn.utils.rnn 中的 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 来处理变长序列,前者可以理解为对 padded 后的 sequence 做 pack(打包/压紧),也就是去掉 padding 位,但会记录每个样本的有效长度信息;后者是逆操作,对 packed 后的 sequence 做 pad,恢复到相同的长度。