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]) b = torc...
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...
def collate_fn_padd(batch): ''' Padds batch of variable length note: it converts things ToTensor manually here since the ToTensor transform assume it takes in images rather than arbitrary tensors. ''' ## get sequence lengths lengths = torch.tensor([ t.shape[0] for t in batch ]).to...
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...
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...
train_labels = pad_sequences(train_labels, MAX_LEN, padding_value=-1) train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_input_ids, train_attention_masks, train_labels) train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) ...
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 ...
参数sequences:要用以训练的序列列表。 返回值:无 sequences_to_matrix(sequences) : 参数sequences:待向量化的序列列表。 参数mode:‘binary’,‘count’,‘tfidf’,‘freq’ 之一,默认为 ‘binary’。 返回值:形如(len(sequences), num_words) 的 numpy array。
随机裁剪:transforms.RandomCropclasstorchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’) 功能:依据给定的size随机裁剪 参数: size- (sequenceorint),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size) ...
1. pack_padded_sequence 这个函数主要做了两件事: pad 和封装,因为在rnn模型中,一般先将batch中的数据按照一个时间步一个时间步喂入模型的,这个包的主要作用就是将按照样本堆叠的数据,抽取出时间步这个维度重新堆叠。 input: pad_sequence 的结果 length:batch 中各个句子的实际长度 batch_first: batch 是否在...