nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

时间: 2023-04-22 13:04:21 浏览: 97
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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。
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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

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...

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...

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。
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pad_sequence()

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_...

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。

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packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths.to('cpu'), enforce_sorted=False) packed_output, (hidden, cell) = self.rnn(packed_embedded) output, output_lengths = nn....

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packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths) packed_output, (hidden, cell) = self.rnn(packed_embedded) output, output_lengths = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence...

如何解决stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 64, 150] at entry 0 and [2, 64, 155] at ...

如果你使用PyTorch，你可以使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数来对输入序列进行padding。这个函数将所有序列填充到相同的长度，然后将它们堆叠成一个张量。 例如，假设你有一个大小为(batch_size, sequence...

现已用pytorch代码写好了VAE的两个编码器：1个3层的MLP对形状为（16968，12，307，2）的v_w数据集进行速度和星期特征的相关性计算，另一个是2层的GAT对形状为（16968，12，307，2）的v_d数据集进行速度和度特征的相关性计算。分别编码后送入进行拼接计算隐变量均值和方差，再将隐变量计算送入解码器得到recon_x。最后将这个recon_x和真实的x送入2维卷积构成的GRU模块生成最终的预测值。上述模块均已构建好，请你按照这个思路，帮我用pytorch定义一个def epoch_train_with_batch(train_flow_input, train_target, batch_size):，最终返回return sum(train_loss)/len(train_loss),sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae)

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence import numpy as np # 定义VAE编码器 class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(MLP, self).__init__() ...

create_mask

padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=True) # 创建掩码矩阵，用于指示哪些位置是padding的，哪些位置是真正的输入 mask = (padded_seqs != 0).float() print(mask) 在这个...

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