使用的代码 fromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence, pad_packed_sequencefromtorch.nnimportutilsasnn_utilsimporttorch.nn.functionalasFimporttorch# seq example# batch的尺寸是5,假设我们有五句话,每句话有不定长的词汇# 这里只假设
要使用此函数，我们首先需要使用pad\_sequence填充输入数据，然后使用pack\_padded\_sequence创建PackedSequ...
要使用此函数，我们首先需要使用pad\_sequence填充输入数据，然后使用pack\_padded\_sequence创建PackedSequ...
8)torch.nn.PackedSequence它将用于保存打包序列的数据和batch_size的列表。 9)torch.nn.pack_padded_sequence它用于打包包含可变长度填充序列的Tensor。 10)torch.nn.pad_packed_sequence它用于填充打包的可变长度序列批次。 11)torch.nn.pad_sequence它用于填充具有填充值的可变长度张量列表。 12)torch.nn.pack_sequ...
torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 【填充packed_sequence】 这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。 返回的Varaible的值的size是 T×B×*, T 是最长序列的长度,B 是 batch_size,如果 batch_first=True,那么返回值是B×T×*。
nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 填充一组打包的可变长度序列。 nn.utils.rnn.pad_sequence 填充可变长度张量列表padding_value nn.utils.rnn.pack_sequence 打包可变长度张量列表 nn.Flatten 将连续的暗淡范围展平为张量。 nn.Unflatten 将张量变平展开为所需的形状。
3) input data has dtypetorch.float164) V100 GPU is used, 5) input data is not inPackedSequenceformat persistent algorithm can be selected to improve performance. Examples: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>rnn=nn.GRU(10,20,2)>>>input=torch.randn(5,3,10)>>>h0=tor...
def pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False): #将输入长度不等进行补零后的序列进行pack,即把0去掉。pack理解为压缩数据 #输入的大小为 ``TxBx*``T是最长序列的序列长度(equal to lengths[0] #因为需要按序列长度降序排列) #B 是 batch size,大小,* 是包括0在内的任意维,一般是特征维...
torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)) 将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面; torch.nn.Module:构建模型的基类 torch.nn.Sequential:容器,按照构造的顺序执行 model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),...
pack_sequence Recurrent layers RNN classtorch.nn.RNN(*args,**kwargs)[source] Applies a multi-layer Elman RNN with tanhtanhtanh or ReLUReLUReLU non-linearity to an input sequence. For each element in the input sequence, each layer computes the following function: ...