下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图（其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候，根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。） ?...在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence, 当使用双向RNN的时候, 必须要使用...pack_padded_sequence !!...但是在使用 pack_padded_sequence 时有个问题, 即输入 mini-batch 序列的长度必须是从长到短排序好的, 当mini-batch 中的样本的顺序非常的重要的话, 这就有点棘手了...在这种情况下, 我们依然要使用 pack_padded_sequence, 所以需要先将 mini-batch 中样本排序, 之后输入到 RNN/LSTM/GRU 计算，最后再恢复成以前的顺序.
PyTorch 中 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 的原理和作用。 3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽（Mask Out）用于填充的符号。...TIPS： 文本填充，使所有文本长度相等，pack_padded_sequence , 运行LSTM，使用 pad_packed_sequence，扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数...使用 pack_padded_sequence 来确保 LSTM 模型不会处理用于填充的元素。 3. 在 LSTM 上运行 packed_batch 4....使用 pad_packed_sequence 解包（unpack）pack_padded_sequence 操作后的序列 5. 对 LSTM 的输出进行变换，从而可以被输入到线性全连接层中 6....使用 pack_padded_sequence 确保 LSTM 不会额外处理序列中的填充项（Facebook 的 Pytorch 团队真应该考虑为这个绕口的 API 换个名字 ！） 4.
log_softmax 的速度能实现 4-256 倍的提升；在分布式 AllReduce 中，能实现 2.5-3 倍的性能提升；torch.norm 函数的 backward 能实现 1.5 倍的加速；pack_padded_sequence
DataLoader(): tokenize = lambda x: x.split() # 用户评论，include_lengths设为True是为了方便之后使用torch的pack_padded_sequence...下面是我简略写的一个模型，仅供参考 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence...self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) def forward(self, x, x_len): x = self.embedding(x) x = pack_padded_sequence...# 可以生成验证和测试集的迭代器直接用data.iterator.Iterator类就足够了 ) 4.出现的问题 x = pack_padded_sequence
它们只能被 pack_padded_sequence() 实例化。...具体代码如下： embed_input_x_packed = pack_padded_sequence(embed_input_x, sentence_lens, batch_first=True) encoder_outputs_packed...这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。...不过，如果你之前用pack_padded_sequence打包过数据，那么为了保证输入输出的一致性，pytorch 也会把output打包成一个PackedSequence对象，我们将上面例子的数据输入...取出last hidden state 最后要注意一点，因为pack_padded_sequence把输入数据按照 seq_lenseq_len 从大到小重新排序了，所以后面在计算 loss 的时候
import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models from torch.nn.utils.rnnimport pack_padded_sequence...self.embed(captions) embeddings= torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings),1) packed= pack_padded_sequence
然后对张量和序列长度列表调用pack_padded_sequence函数 # input_seqs is a batch of input sequences as a numpy array of integers...input_seqs = input_seqs[perm_idx][:, :input_lengths.max()] # Then pack the sequences packed_input = pack_padded_sequence...torch.Variable（令牌的总数，每个令牌的维度），在这个简单的例子中有五个令牌序列（用整数表示）：（18，1） 一个batch_sizes对象：每个时间步长的令牌数列表，在这个例子中为：[6，5，2，4，1] 用pack_padded_sequence
然后对张量和序列长度列表调用pack_padded_sequence函数 # input_seqs is a batch of input sequences as a numpy array of...input_seqs = input_seqs[perm_idx][:, :input_lengths.max()] # Then pack the sequences packed_input = pack_padded_sequence...torch.Variable（令牌的总数，每个令牌的维度），在这个简单的例子中有五个令牌序列（用整数表示）：（18，1） 一个batch_sizes对象：每个时间步长的令牌数列表，在这个例子中为：6，5，2，4，1 用pack_padded_sequence
import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence...self.embed(captions) embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings), 1) packed = pack_padded_sequence
大小组成的列表 #所有的RNN都可以接收这种序列作为输入，这种序列是没有补零的， #即一个batch中每个样本的长度可以不一致 # 说明: # 这个类的实例不能被创建，只能在`pack_padded_sequence...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。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence...Batch, Hidden] """ batch_size, max_length, dim = keys.size() packed_keys = pack_padded_sequence...keys_length) interests = interests * scores.unsqueeze(-1) packed_interests = pack_padded_sequence...scores = self.attention(query, interests, keys_length) packed_interests = pack_padded_sequence...batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_scores = pack_padded_sequence
将 padding_value 方法添加到 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence模块中 将 total_length 选项添加到 pack_padded_sequence 模块中...5300 添加选项以清除 CPU上的非正常数字＃5294 新版本中 PyTorch 将公开 conv1d，conv2d 和 conv3d 所对应的输入和权重的变化情况＃5408 添加对列表或者张量使用时 pack_padded_sequence...的调用支持＃5133 支持 nn.Embedding 方法中的 padding_idx 的负索引值＃4496 添加对 pack_padded_sequence 反向传播过程的支持＃4512 将nn.utils.rnn.pad_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence # 老版本是torch.nn.utils.rnn.rnn_utils.pack_padded_sequence...for batch_idx, (data, length, label) in enumerate(iter(self.train_iter)): batch_x_pack = pack_padded_sequence
Secondly, the pack_padded_sequence and the pad_packed_sequence are dual methods used for changing the
vector_to_parameters weight_norm remove_weight_norm spectral_norm remove_spectral_norm PackedSequence pack_padded_sequence...They are meant to be instantiated by functions like pack_padded_sequence()....the number elements at each sequence step in the batch, not the varying sequence lengths passed to pack_padded_sequence...pack_padded_sequence torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted...It is an inverse operation to pack_padded_sequence().
14, %13, %15, %15), scope: EncoderRNN %input.1 : Float(10, 500), %batch_sizes : Long(10) = aten::_pack_padded_sequence
# Pack padded batch of sequences for RNN module # 因为RNN(GRU)需要知道实际的长度，所以PyTorch提供了一个函数pack_padded_sequence
我们将sort_within_batch参数设置为False，如果使用pack_padded_sequence则将其设置为True，这将阻止 LSTM 看到输入序列的填充部分。
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