torch.nn.utils.rnn.pad_sequence

时间: 2023-05-02 11:03:36 浏览: 153
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python torch.utils.data.DataLoader使用方法

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torch.nn.utils.rnn.pad_sequence是一个PyTorch中的函数，用于将一批（batch）序列数据填充到相同长度。这个函数特别适用于RNN等模型的训练。当输入是一个sequence列表时，可以使用该函数将列表转换成一个Tensor。该函数会依据输入sequences中最长的序列来自动进行填充（padding），使得每个序列的长度相等。
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还是不行，Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> padded_text = F.pad_sequence([torch.tensor(indexed_text)], batch_first=True) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'pad_sequence'

非常抱歉，我再次给出的示例代码依然有误。在PyTorch中，pad_sequence函数...这次使用了torch.nn.utils.rnn模块的pad_sequence函数，代码应该能够正常运行。非常抱歉给您带来的困扰！如果还有其他问题，请随时提问。

torch.nn.rnn

此外，还有其他一些与RNN相关的函数和类可用于处理序列数据，比如torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()用于填充序列，torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()用于打包序列等。 需要注意的是，以上提到的RNN类和...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()的代码中为什么会出现张量不匹配的情况，应该怎么修改？

super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward...

AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'TimeDistributed'

这个错误是因为 torch.nn ...如果你想在 PyTorch 中使用类似于 Keras 中的 TimeDistributed 层，可以使用 nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 和 nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 函数来处理变长序列的填充。

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 76, in <module> main() File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 49, in main for step, (x,y) in train_loader: File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 345, in __next__ data = self._next_data() File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 385, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 47, in fetch return self.collate_fn(data) File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in default_collate return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 55, in default_collate return torch.stack(batch, 0, out=out) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [8] at entry 0 and [0] at entry 1 进程已结束,退出代码1

这个错误提示显示您的数据集中有不同长度的张量，但是在一次批处理中，torch.stack()函数要求每个张量都具有相同的...另外，您还可以使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数将不同长度的张量填充到相同的长度。

size mismatch for yolo_head_P3.weight: copying a param with shape torch.Size([255, 128, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([75, 128, 1, 1]).

解决这个问题的方法是，你可以使用torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()函数，将当前模型的形状调整为预训练模型的形状。具体来说，你需要使用torch.nn.Parameter()函数来创建一个与预训练模型中yolo_head_...
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padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence([seq1, seq2], batch_first=True) # 打印填充后的序列 print(padded_seqs) 输出结果为： tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 0]]) 在上面的示例中，我们...

pad_sequence() got an unexpected keyword argument 'maxlen'

padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(seqs, batch_first=True, padding_value=0)[:,:max_len] In this example, pad_sequence() is called with batch_first=True to pad the sequences along ...

[[ 1 12 2 ... 87 87 87] [ 1 12 2 ... 87 87 87] [ 1 12 2 ... 87 87 87] ... [ 1 12 20 ... 87 87 87] [ 1 12 20 ... 87 87 87] [ 1 12 20 ... 87 87 87]]写一个pytorch的RNN输入数据为前面的类型

from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence padded_data = pad_sequence([torch.tensor(seq) for seq in data], batch_first=True, padding_value=0) 这里使用了pad_sequence函数来完成填充操作。batch_...

利用Pytorch自己实现RNN。并用online_shopping_10_cats数据集训练模型

texts = nn.utils.rnn.pad_sequence([torch.tensor(text) for text in texts], batch_first=True, padding_value=0) outputs = model(texts) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss....

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super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, ...

pytorch编写文本二分类RNN代码

output, output_lengths = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output) hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), dim=1)) if self.rnn.bidirectional else self.dropout...

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