nn.utils.rnn.pack_padded_sequence
时间: 2023-04-22 11:04:21 浏览: 62
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。
相关问题
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence
torch.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紧凑的Tensor。这个函数通常用于处理变长的序列数据,例如自然语言处理中的句子。打包后的Tensor可以传递给RNN模型进行训练或推理,以提高计算效率和减少内存占用。
def forward(self, text): non_padded_position = text != self.pad_idx lens = non_padded_position.sum(dim=1) # 获取词向量 inputs_emb = self.embedding(text) packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs_emb, lens.cpu(), batch_first=True, enforce_sorted=False) # 使用lstm处理数据 _,sequence_output= self.rnn(packed_embedded ) # # 使用聚合层聚合sequence_output # batch_mean_hidden = self.average_layer(sequence_output,sequence_length) # 输出文本分类output output = self.output(sequence_output) return outputlinear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple
根据您提供的代码,我发现这段代码可能存在以下问题:
1. `sequence_length`这个变量未定义,可能导致代码运行出错。
2. `self.average_layer`这个函数的输入参数`sequence_output`是一个tuple,但是`average_layer`函数可能只接受tensor类型的输入参数。
3. `self.output`函数的输入参数`sequence_output`是一个tuple,可能需要修改为`batch_mean_hidden`或者`sequence_output[0]`。
建议您检查一下代码,特别是`average_layer`和`self.output`这两个函数的实现和输入参数是否正确。