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# 这里只假设每个词汇的feature是一维的batch_size =5a = torch.tensor([1,2])...
如果输入是 PackedSequence,输出也是该类型。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....
7)torch.nn.spectral_norm它用于将频谱归一化应用于给定模块中的参数。 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_s...
Note: Due to the multi-head attention architecture in the transformer model, the output sequence length of a transformer is same as the input sequence (i.e. target) length of the decode. where S is the source sequence length, T is the target sequence length, N is the batch size, E is...
sequence填充输入数据，然后使用pack\_padded\_sequence创建PackedSequence并为其提供 padded 序列和 batch ...
nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 打包一个包含可变长度填充序列的张量。 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 ...
使用pad_sequence函数将所有样本补到50长度,同时记录每个样本的真实长度。注意填充值通常用零,但遇到某些模型对填充敏感的情况,可以改用特殊符号或特定数值。填充后的张量形状变为[10,50],真实长度存为[50,49,38,...8]。 数据打包是关键步骤。使用pack_padded_sequence将填充后的张量与真实长度绑定,这个操作让RNN...
🐛 Bug the code part as followings: pack_pad_x = nn_utils.rnn.pack_padded_sequence(x, seq_num.cpu(), batch_first=True, enforce_sorted=False) output, hn =self.bilstm(pack_pad_x) output, outlen = nn_utils.rnn.pad_packed_sequence(output, bat...
torch.nn.utils 中有哪些常用的功能? torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 是用来做什么的? 如何使用 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence? torch.nn.utils(nn/utils/) 1、先看一下utils目录下的文件 包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py 这里面是一些nn的工具,比如rnn中的序...
细节请看torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() h_0 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): 保存着初始隐状态的tensorRNN的输出: (output, h_n)output (seq_len, batch, hidden_size * num_directions): 保存着RNN最后一层的输出特征。如果输入是被填充过的序列,那么输出也是被填充的...