packed_table_head_word_embeds =pack_padded_sequence(sorted_table_head_word_embeds, sorted_table_col_lens_flatten, batch_first=True)# column_word_encodings: (batch_size * max_column_num, max_head_word_num, hidden_size)column_word_encodings, (table_header_encoding, table_head_last_cell) = ...
size[2])# [bsz*len, in_dim]hbar = self.tanh(self.ws1(x_flat))# [bsz*len, attn_hid]alphas = self.ws2(hbar).view(size[0], size[1])# [bsz, len]alphas = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(alphas, lengths.data.tolist(), batch_first=True) ...
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...
用pack_padded_sequence函数来构造这个对象非常的简单: PackedSequence对象有一个很不错的特性,就是我们无需对序列解包(这一步操作非常慢)即可直接在PackedSequence数据变量上执行许多操作。特别是我们可以对令牌执行任何操作(即对令牌的顺序/上下文不敏感)。 2、torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 这里的pack...
pack_padded_sequence函数 hidden和output 数据处理 训练循环 & 测试循环 任务:给出18个不同国家(包括English,Russian,Japanese等)的人名,基于人名的拼写,判断人名是基于哪种语言。 这里我们使用的模型是Embedding+GRU+linear的结构,数据有两列:Name,Country。Name中的每一个字符是序列中的x_i,且在这里序列长短是...
(1)RNN、LSTM 和 GRU 等网络的输入数据均可为 PackedSequence 类型数据; (2)可通过 pad_sequence、pack_sequence、pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 等操作,实现 pad 和 pack 操作。 1. pack_sequence 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 import torch from torch.nn.utils.rnn imp...
使用RNN或LSTM进行深度学习时,序列长度是不一样的,我们会把句子补齐(padding)到同一个长度,但输入进神经网络的时候,padding补的0并没有什么用,也一块输进去就很占地方,所以就用到了pack_padded_sequence(),可以称为数据压紧,它只是去掉了padding的全是0的部分,并记录了原来是什么样子,出模型之后可以还原(为了...
1. 使用pack_padded_sequence进行打包 输入: lengths只支持放在cpu上运行,不支持cuda enforce_sorted默认为True,表示传入的lengths已按从大到小排序 由于我们传入的初始数据input没有按长度排序,所以设enforce_sorted=False 输出: 包 2. 将包喂入RNN网络
pytorch pack_padded_sequence 实例 import torch import numpy as np input = torch.from_numpy(np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])) length = [4,4,4] # lengths array has to be sorted in decreasing order result = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input,lengths=...
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...