Example 8-3. Generating minibatches for the NMT example defgenerate_nmt_batches(dataset,batch_size,shuffle=True,drop_last=True,device="cpu"):"""A generator function which wraps the PyTorch DataLoader; NMT Version """dataloader=DataLoader(dataset=dataset,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle,drop...
z = torch.sigmoid(x * t) mask = torch.Tensor([[1, 1], [1, 0]]) z = z * mask z = torch.mean(z, dim=1) z = z * torch.Tensor([1, 2]) y = torch.mean(z) 再看看梯度计算是否正确,实际上,我们想要的y对x的导数是, ∂y∂x=∂za/∂x+∂zb/∂x2+∂zc/∂x...
因为训练的时候,decoder 段也是直接用 cnn,不存在时间上的依赖,所以可以同时计算所有词的 attention 分布。但是文中没有说怎么 batch the various input sequence length,还请知道的解释一下,如何用 CNN 批处理变长的输入;传统的都是统一 padding 成一个长度,或者一组长度; 针对 RNN, pytorch 里面有 packedSequen...
3、两个函数结合使用: # 根据目标序列长度,选出其中最大值,然后使用该值构建序列长度的mask标志,代码: import tensorflow as tf max_value = tf.reduce_max([1, 3, 2]) mask = tf.sequence_mask([1, 3, 2], max_value) with tf.Session() as sess: mask = sess.run(mask) print(mask) 结果是...
但是文中没有说怎么 batch the various input sequence length,还请知道的解释一下,如何用 CNN 批处理变长的输入;传统的都是统一 padding 成一个长度,或者一组长度; 针对 RNN,pytorch里面有 packedSequence,tf 也有 lengths 这个属性,但是针对 CNN 不知道是怎么处理的。
PyTorch RNN类实现了Elman RNN。在本章中,我们没有直接使用PyTorch的RNN类,而是使用RNNCell,它是对RNN的单个时间步的抽象,并以此构建RNN。我们这样做的目的是显式地向您展示RNN计算。示例6-1中显示的类ElmanRNN利用了RNNCell。RNNCell创建了“递归神经网络导论”中描述的输入隐藏和隐藏权重矩阵。对RNNCell的每次...
mask_length参数来自wav 2 vec 2-base的配置JSON。我认为您必须在加载之前编辑模型的配置，然后从编辑后...
但是文中没有说怎么 batch the various input sequence length,还请知道的解释一下,如何用 CNN 批处理变长的输入;传统的都是统一 padding 成一个长度,或者一组长度; 针对 RNN, pytorch 里面有 packedSequence,tf 也有 lengths 这个属性,但是针对 CNN 不知道是怎么处理的。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Ensure that BlockMask length must always exactly match the sequence length in flex_attention · pytorch/pytorch@b2fe1b9
“w/o mask” 表示我们不做mask操作;“w/o sorting”表示我们随机打乱标签序列以扰乱其原始的顺序。 误差分析 LLS代表the length of the label sequence,BR代表 Binary Relevance模型。 注意力可视化 参考文献 [1]. Pengcheng Yang, Xu Sun, Wei Li, Shuming Ma, Wei Wu, Houfeng Wang:SGM: Sequence ...