Pytorch中的RNN之pack_padded_sequence()和pad_packed_sequence()

标签：属性   https   元素   dde   text   alt   loss   pac   rnn   

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()

这里的pack，理解成压紧比较好。 将一个 填充过的变长序列 压紧。（填充时候，会有冗余，所以压紧一下）

其中pack的过程为：（注意pack的形式，不是按行压，而是按列压）

（下面方框内为PackedSequence对象，由data和batch_sizes组成）

输入的形状可以是(T×B×* )。T是最长序列长度，B是batch size，*代表任意维度(可以是0)。如果batch_first=True的话，那么相应的 input size 就是 (B×T×*)。

Variable中保存的序列，应该按序列长度的长短排序，长的在前，短的在后。即input[:,0]代表的是最长的序列，input[:, B-1]保存的是最短的序列。

NOTE： 只要是维度大于等于2的input都可以作为这个函数的参数。你可以用它来打包labels，然后用RNN的输出和打包后的labels来计算loss。通过PackedSequence对象的.data属性可以获取 Variable。

参数说明:

• input (Variable) – 变长序列 被填充后的 batch
• lengths (list[int]) – Variable 中 每个序列的长度。
• batch_first (bool, optional) – 如果是True，input的形状应该是B*T*size。

返回值:

一个PackedSequence 对象。

torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()

填充packed_sequence。

上面提到的函数的功能是将一个填充后的变长序列压紧。 这个操作和pack_padded_sequence()是相反的。把压紧的序列再填充回来。

返回的Varaible的值的size是 T×B×*, T 是最长序列的长度，B 是 batch_size,如果 batch_first=True,那么返回值是B×T×*。

Batch中的元素将会以它们长度的逆序排列。

参数说明:

• sequence (PackedSequence) – 将要被填充的 batch
• batch_first (bool, optional) – 如果为True，返回的数据的格式为 B×T×*。

返回值: 一个tuple，包含被填充后的序列，和batch中序列的长度列表

一个例子：

输出：

此时PackedSequence对象输入RNN后，输出RNN的还是PackedSequence对象

参考：

https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=pack_padded_sequence#torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

Pytorch中的RNN之pack_padded_sequence()和pad_packed_sequence()

标签：属性   https   元素   dde   text   alt   loss   pac   rnn   

原文地址：https://www.cnblogs.com/sbj123456789/p/9834018.html