在pytorch中,这句话是什么意思:batch_padded = pad_sequence(batch_seq_embeds, batch_first=True, padding_value=-1)
时间: 2024-05-24 12:14:08 浏览: 10
这句话是在使用pad_sequence函数将一个batch的序列嵌入数据按照最长序列的长度进行填充,并且使用-1作为填充值。具体地,batch_seq_embeds是一个列表,包含了每一个序列的嵌入表示;batch_first=True表示batch的第一维是序列长度,第二维是batch大小;padding_value=-1是指使用-1作为填充值。函数返回一个填充后的张量batch_padded,这个张量的大小是[batch_size, max_seq_length, embedding_dim]。
相关问题
batch_first=True这句话在干什么
`batch_first=True` 表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, sequence_length, input_size),其中 `batch_size` 是输入的样本数量,`sequence_length` 是序列的长度,`input_size` 是输入特征的维度。这个参数设置可以使得数据的表示更加直观和方便处理。
在默认情况下,PyTorch 中 RNN 模型的输入数据维度顺序为 (sequence_length, batch_size, input_size),即先按照时间步长排列,再按照样本数量排列。而当设置 `batch_first=True` 后,输入数据维度顺序变为 (batch_size, sequence_length, input_size),即先按照样本数量排列,再按照时间步长排列。
使用 `batch_first=True` 可以使得数据在训练和处理时更加方便,尤其是在处理批量数据时,可以直接通过索引访问整个批次中某个时间步的数据。
在pytorch中,这句话是什么意思:loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)
这句话的意思是,通过将y_pred_poi_adjusted向量转置为 (batch_size, seq_len, vocab_size) 的形状,并将其与 y_poi 向量进行比较,计算出通过交叉熵损失函数得到的loss_poi。其中,y_pred_poi_adjusted是经过调整的模型输出语句的向量表示,y_poi是对应的目标对话语句的向量表示,criterion_poi是交叉熵损失函数。
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