pack_padded_sequence怎么用

pack_padded_sequence 是 PyTorch 中用于对变长序列进行打包的函数。它的使用方法如下：

1. 首先需要将序列按照长度从大到小排序，并记录下排序后的索引。

2. 然后将排序后的序列和对应的长度传入 pack_padded_sequence 函数中，得到一个打包后的对象。

3. 将打包后的对象传入模型中进行计算，得到输出。

4. 最后需要使用 pad_packed_sequence 函数将输出解包成原始序列。

需要注意的是，序列的长度应该是一个一维的 LongTensor，而序列本身应该是一个二维的 Tensor。

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nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

nn.utils.rnn.pack_padded_sequence是PyTorch中的一个函数，用于将一个填充过的序列打包成一个PackedSequence对象，以便于在RNN中进行处理。打包后的序列会去掉填充的部分，并记录下每个序列的长度，以便在解包时进行还原。

pack_padded_sequence这个函数举个例子

pack_padded_sequence函数是PyTorch中的一个函数，用于将一个填充后的序列打包成一个紧凑的Tensor。例如，如果我们有一个长度为5的序列，其中第3个元素是填充的，我们可以使用pack_padded_sequence函数将其打包成一个长度为4的Tensor，其中第3个元素被忽略。这个函数通常用于处理变长序列的神经网络模型。