pack_padded_sequence这个函数举个例子

时间: 2023-04-02 20:04:44 浏览: 85
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019pack-padded-sequence用法与完整示例

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。
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转载于：|狼人◇_传说 http://werewolf.cublog.cn/
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pack_padded_sequence怎么用

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...

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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

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...

def forward_once(self, sentA, batch, lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ ## batch shape: (batch_size, seq_len) ## embeddings shape: ( batch_size, seq_len, embedding_size) # TODO implement # fetching word embeddings embeddings = self.pretrained_model.encode(sentA) embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float) # packing each batch embedding before sending to the LSTM packed_embeddings = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) output, (lstm_h, lstm_cell) = self.BiLSTM(packed_embeddings, self.hidden) 报错：RuntimeError: input must have 2 dimensions, got 1是哪一个数据的问题？

但是在 forward_once 函数中，embeddings 是通过 torch.tensor 转换成张量时指定了一个维度，因此导致了维度错误的问题。 解决方法是，去掉 embeddings 转换时指定的维度，即： python embeddings = ...

def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器，以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor X, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 enc_hiddens, last_hidden, last_cell. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: dec_init_state = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - init_decoder_hidden: 解码器 初始hidden-state - 编码器的last_hidden 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - init_decoder_cell: 解码器 初始 cell-state - 编码器的last_cell 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

在这个过程中，需要使用 pack_padded_sequence 函数对 X 进行填充，然后使用 pad_packed_sequence 函数来解压缩 enc_hiddens。需要注意的是，编码器的输出是一个形状为 (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*...

如何使用torchviz可视化下面的神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, bidirectional=True) self.self_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=8) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, lengths): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) packed_x = pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_out, _ = self.lstm(packed_x) out, _ = pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) out = out.transpose(0, 1) out, _ = self.self_attn(out, out, out) out = out.transpose(0, 1) out = out.mean(dim=1) out = self.fc3(out) return out

2. 创建一个Net对象并将其输入引入可视化函数中： Net_object = Net(10, 20, 2) inputs = Variable(torch.randn(1, 10)) lengths = [10] dot = make_dot(Net_object(inputs, lengths), params=dict...

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在这个过程中，需要使用 pack_padded_sequence 函数对 X 进行填充，然后使用 pad_packed_sequence 函数来解压缩 enc_hiddens。需要注意的是，编码器的输出是一个形状为 (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*...

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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__() ...

第一个解决办法的具体代码

在训练过程中，每个批次都是一个长度不同的对话序列，因此需要使用PyTorch的pack_padded_sequence函数来将它们打包成一个张量，以便能够使用LSTM模型。在测试过程中，使用前向传播来生成对话。从一个特殊的标记...

用torch写一个命名实体识别的代码

packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths.cpu(), batch_first=True) output, _ = self.lstm(packed) output, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(output, batch_first=True) ...

给我一个用transformer实现文本情感分析的案例的代码

packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths) packed_output = self.transformer(packed_embedded) output, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output) output = ...
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深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

资源摘要信息:"Grunt 是一个基于 Node.js 的自动化任务运行器，它极大地简化了重复性任务的管理。在前端开发中，Grunt 经常用于压缩文件、运行测试、编译 LESS/SASS、优化图片等。本文档提供了自定义 Grunt 任务的示例，对于希望深入掌握 Grunt 或者已经开始使用 Grunt 但需要扩展其功能的开发者来说，这些示例非常有帮助。" ### 知识点详细说明 #### 1. 创建和加载任务 在 Grunt 中，任务是由 JavaScript 对象表示的配置块，可以包含任务名称、操作和选项。每个任务可以通过 `grunt.registerTask(taskName, [description, ] fn)` 来注册。例如，一个简单的任务可以这样定义： ```javascript grunt.registerTask('example', function() { grunt.log.writeln('This is an example task.'); }); ``` 加载外部任务，可以通过 `grunt.loadNpmTasks('grunt-contrib-jshint')` 来实现，这通常用在安装了新的插件后。 #### 2. 访问 CLI 选项 Grunt 支持命令行接口（CLI）选项。在任务中，可以通过 `grunt.option('option')` 来访问命令行传递的选项。 ```javascript grunt.registerTask('printOptions', function() { grunt.log.writeln('The watch option is ' + grunt.option('watch')); }); ``` #### 3. 访问和修改配置选项 Grunt 的配置存储在 `grunt.config` 对象中。可以通过 `grunt.config.get('configName')` 获取配置值，通过 `grunt.config.set('configName', value)` 设置配置值。 ```javascript grunt.registerTask('printConfig', function() { grunt.log.writeln('The banner config is ' + grunt.config.get('banner')); }); ``` #### 4. 使用 Grunt 日志 Grunt 提供了一套日志系统，可以输出不同级别的信息。`grunt.log` 提供了 `writeln`、`write`、`ok`、`error`、`warn` 等方法。 ```javascript grunt.registerTask('logExample', function() { grunt.log.writeln('This is a log example.'); grunt.log.ok('This is OK.'); }); ``` #### 5. 使用目标 Grunt 的配置可以包含多个目标（targets），这样可以为不同的环境或文件设置不同的任务配置。在任务函数中，可以通过 `this.args` 获取当前目标的名称。 ```javascript grunt.initConfig({ jshint: { options: { curly: true, }, files: ['Gruntfile.js'], my_target: { options: { eqeqeq: true, }, }, }, }); grunt.registerTask('showTarget', function() { grunt.log.writeln('Current target is: ' + this.args[0]); }); ``` #### 6. 异步任务 Grunt 支持异步任务，这对于处理文件读写或网络请求等异步操作非常重要。异步任务可以通过传递一个回调函数给任务函数来实现。若任务是一个异步操作，必须调用回调函数以告知 Grunt 任务何时完成。 ```javascript grunt.registerTask('asyncTask', function() { var done = this.async(); // 必须调用 this.async() 以允许异步任务。 setTimeout(function() { grunt.log.writeln('This is an async task.'); done(); // 任务完成时调用 done()。 }, 1000); }); ``` ### Grunt插件和Gruntfile配置 Grunt 的强大之处在于其插件生态系统。通过 `npm` 安装插件后，需要在 `Gruntfile.js` 中配置这些插件，才能在任务中使用它们。Gruntfile 通常包括任务注册、任务配置、加载外部任务三大部分。 - 任务注册：使用 `grunt.registerTask` 方法。 - 任务配置：使用 `grunt.initConfig` 方法。 - 加载外部任务：使用 `grunt.loadNpmTasks` 方法。 ### 结论 通过上述的示例和说明，我们可以了解到创建一个自定义的 Grunt 任务需要哪些步骤以及需要掌握哪些基础概念。自定义任务的创建对于利用 Grunt 来自动化项目中的各种操作是非常重要的，它可以帮助开发者提高工作效率并保持代码的一致性和标准化。在掌握这些基础知识后，开发者可以更进一步地探索 Grunt 的高级特性，例如子任务、组合任务等，从而实现更加复杂和强大的自动化流程。
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