sequence_length 表示序列的长度,即时间步的数量。 batch_size 表示每个时间步同时处理的样本数量。 input_size 表示每个时间步输入的特征向量的维度。 初始隐藏状态:GRU 还接收一个初始的隐藏状态作为输入。这个隐藏状态通常表示为一个二维张量,其维度为 (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size),其...
tensor(int8), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(float16), tensor(float), tensor(double), tensor(string), tensor(bool), tensor(complex64), tensor(complex128), seq(tensor(uint8)), seq(tensor(uint16)), seq(tensor(uint32)), seq(tensor(uint64)), seq(tensor(int8))...
使用permute函数将维度顺序恢复为[batch_size, seq_length, processed_dim]。 下面是代码示例: import torch # 定义处理函数 def process_func(input): # 对二维张量进行处理,这里使用全连接层进行处理 processed = torch.nn.Linear(input.shape[1], 128)(input) return processed # 输入张量 input_tensor = to...
当设置batch_first=True时，喂入的数据就为【batch_size, seq_len, hidden_size】这样的格式。此时 l...
于是, _input 的 shape=[batch_size, max_sequence_length] 。 max_sequence_length 即为 RNN 可以展开长度。 构建网络结构 PaddleFluidRNN LM 这里主要关注最核心的 LSTM 单元如何定义: def __rnn(self, input): for i in range(self.num_layers): ...
(m,Hk)做卷积操作,即对应位置全连接求和为一个标量,再沿着D方向依次从上往下扫描,一共生成一个D长度的一维向量,引入Hk+1个W,则在该阶最终输出一个(D,Hk+1)的图,带上batch_size最终在每一阶生成一个三维矩阵(batch_size,D,Hn),该操作和NLP领域的一维卷积Conv1d类似,其中D(特征embedding)类比seq_length。
input_names = ['ids','seq_len','mask'],# the model's input namesoutput_names = ['output'],# the model's output namesdynamic_axes={'ids': {0:'batch_size'},# variable lenght axes'seq_len': {0:'batch_size'},'mask': {0:'batch_size'},'output': {0:'batch_size'}}) ...
pytorch lstm 模型如下: vocab_size是字典数=2937,input推理时不定长,输入为[1,seq_len]->[batch,seq_len], 如不同的输入:[[2,4,5]],[[44,5,6,129]] class LSTM(nn.Module): def __init__(self,vocab_size, embedding_size=128, hidden_size=256, dropout=0.5,num_layers=
def create_dummy_inputs(onnx_model, batch_size, sequence_length, samples): """Create dummy inputs for ONNX model. Args: onnx_model (OnnxModel): ONNX model batch_size (int): batch size sequence_length (int): sequence length samples (int): number of samples Returns: List[Dict]: li...
This is a generative model, so we pass in theinput_idsandattention_maskto the model as part of the payload. The following code shows how to create the tensors: tokenizer("This is a sample",padding="max_length",max_length=max_seq_len) ...