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])...
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...
packed_sequence= pack_sequence([torch.FloatTensor(id)foridinidx])#packed_sequence是PackedSequence的实例 pack_sequence 但带来一个问题 ,什么问题呢? 对于长度小于MAX_LENGTH ,经过PAD填充操作后的句子,会导致LSTM对它的表示多了很多无用的字符,如下图所示,我们希望的是在最后一个有用token 就输入句子的向量表...
however I can traced the model with batchsize=2, and saved to torchscipt model, but when do inference with batchsize=1, I got another error: when I delete the nn_utils.rnn.pack_padded_sequence and nn_utils.rnn.pad_packed_sequence line in the code, everything is ok. but the inference...
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 ...
pad_packed_sequence pad_sequence pack_sequence Recurrent layers RNN class torch.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 func...
def pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0): #与上一个函数进行相反的操作,给定一个packedSequence,进行padding操作 #,可以设置默认的padding值为0,即进行补零操作。返回结果为3维Varaible, #TxBx*,T是最长序列的长度,B 是batch size. 如果batch_first== True, ...
torch.nn.utils.rnn共有4个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(),223个项目使用 2.torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(),204个项目使用 3.torch.nn.utils.rnn.PackedSequence(),49个项目使用 ...
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PackedSequence并为其提供...
outputs, hidden = self.gru(packed, hidden) outputs, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(outputs) # for it is bidirectional, it actually need add by hand... outputs = outputs[:, :, :self.hidden_size] + outputs[:, : ,self.hidden_size:] #...