(B×T×*), 如果batch_first=True的话# 这里我们选择 batch 在前,所以是2packed_seq = pack_padded_sequence(seq, seq_lens, batch_first=True, enforce_sorted=False)print('经过了 pack_padded_sequence 处理:\n{}\n'.format(packed_seq))# Unpackunpacked_seq, unpacked_lens = pad_packed_sequence(...
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 nn.Flatten 将连续的暗淡范围展平为张量。 nn.Unflatten ...
pack_padded_sequence会把所有非padded的time step的vector拼凑起来，所以除了那个[0,0,0,0,0]是padded...
一般来说, 这几个要一起改,这样可以训练更快[pack sequence], max_seq_len太大可能会占用太多显存 tokenizer.max_seq_len: 1024 dataset.packed: True # True 跑不起来...调整batch_size和其他减少参数的配置也不行 batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 16 # Use to increase effective batch size ...
返回的对象是PackedSequence object。该类型的变量便可以直接喂给 RNN/LSTM等。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence():之前的pack_padded_sequence 是先补齐到相同长度 再压紧,这个当然就是反过来,对压紧后的序列 进行扩充补齐操作。 注意:inputs是否排好序和lengths参数和enforce_sorted 一定要对应起来。小萌...
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: ...
Pack Dataset 将变长的语言数据集样本打包成固定shape的batch,减少padding的0值占比和batch data的动态性,提高训练效率。 pin memory 在dataloader定义时增加pin_memory参数,并适量增加num_workers。 计算优化 Kernel Fusion优化 支持以下几种优化方式: FusedLayerNorm ...
🐛 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...
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.LSTM(10,20,2)>>>input=torch.randn(5,3,10)>>>h0=to...
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...