首页在pytorch中，这句话是什么意思：batch_padded = pad_sequence(batch_seq_embeds, batch_first=True, padding_value=-1)

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 09:14:08 浏览: 94

pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2]) # 而非预期的(a[1],a[0],a[2]) 这是因为引用赋值导致的，在交换过程，如下所示，当b的值赋值与a的时候，因为tmp指针与a是同一变量的不同名，故而tmp的内容也会变为b。 # 交换a,b a,b = b,a # 等价于 tmp = a a = b #此时，tmp = a= b b = tmp 故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换，

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]。

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