seq, max_len = _prepare_data(batch[0], token2id, PAD, device)
时间: 2024-01-05 08:02:33 浏览: 32
这段代码是在准备数据时调用了一个名为 `_prepare_data()` 的函数,传入了 `batch[0]`、`token2id`、`PAD` 和 `device` 四个参数,并将返回值分别赋值给了 `seq` 和 `max_len`。
根据代码的上下文推测,这段代码可能是用来对输入数据进行预处理的。`batch[0]` 可能是一个批次的输入样本,`token2id` 是一个将单词映射到对应索引的字典,`PAD` 是用于填充序列的特殊标记,`device` 是指定计算设备(如 CPU 或 GPU)。
函数 `_prepare_data()` 可能会将输入样本转换成对应的索引序列,并返回处理后的结果。其中 `seq` 可能是转换后的索引序列,而 `max_len` 可能是批次中最长样本的长度(用于后续的填充操作)。具体的处理逻辑需要查看 `_prepare_data()` 函数的实现。
相关问题
解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor
这段代码是用于对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断的。具体来说,它的输入是一个形状为(seq_len, feature_dim)的特征序列,其中seq_len表示该特征序列的长度,feature_dim表示每个特征向量的维度。该函数首先获取输入序列的长度feat_len,如果feat_len大于max_len,就将输入序列截断到max_len的长度。如果feat_len小于等于max_len,就对输入序列进行padding,使其长度等于max_len。padding使用的值为padding_value。
输出为形状为(batch_size, max_len, feature_dim)的张量,其中batch_size表示批大小,如果batch_first为True,则batch_size为1,特征序列在第二个维度上,即张量的形状为(batch_size, seq_len, feature_dim),否则特征序列在第一个维度上,即张量的形状为(seq_len, batch_size, feature_dim)。输出张量中,长度小于等于原始特征序列长度feat_len的部分是原始特征序列,其余部分都是padding_value。
for bidx, batch in enumerate(devset_loader): seq, max_len = _prepare_data(batch[0], token2id, PAD, device) seq_words = _prepare_wvdata(batch[0], max_len, device) tags = _prepare_data(batch[1], tag2id, END_TAG, device) mask = torch.ne(seq, float(token2id[PAD])).float() length = mask.sum(0) _, idx = length.sort(0, descending=True) seq = seq[:, idx] tags = tags[:, idx] seq_words = seq_words[:, idx] mask = mask[:, idx] best_path = model.predict(seq, seq_words, mask) loss = model.neg_log_likelihood(seq, tags, mask) loss /= seq.size(1) loss_lst.append(loss.item()) ground_truth = [batch[1][i].strip().split(" ") for i in idx]
这段代码是一个在迭代 `devset_loader` 数据加载器中的循环,用于对验证集进行推理和计算损失。
在每次循环开始时,首先调用 `_prepare_data()` 函数对输入数据进行预处理,并将结果赋值给 `seq` 和 `max_len`。然后,调用 `_prepare_wvdata()` 函数对 `batch[0]` 进行处理,得到 `seq_words`。接着,调用 `_prepare_data()` 函数对 `batch[1]` 进行处理,得到 `tags`。
接下来,根据预处理后的数据计算掩码 `mask`,该掩码用于指示输入序列中的填充位置。通过调用 `torch.ne()` 函数将 `seq` 中等于填充标记的位置置为 0,并将其他位置置为 1,然后使用 `float()` 转换为浮点型张量。通过对掩码求和操作,即 `mask.sum(0)`,可以得到每个样本的有效长度,并将结果赋值给 `length`。接着,调用 `length.sort(0, descending=True)` 对长度进行降序排序,并返回排序后的结果和对应的索引值,分别赋值给 `_` 和 `idx`。
接下来,根据索引值将 `seq`、`tags`、`seq_words` 和 `mask` 进行重新排序,以便与排序后的长度对应。然后,调用模型的 `predict()` 方法对预处理后的数据进行推理,得到最佳路径 `best_path`。同时,调用模型的 `neg_log_likelihood()` 方法计算损失,并除以序列的长度来归一化损失值,并将结果添加到 `loss_lst` 列表中。
最后,通过对索引进行操作,将 `batch[1]` 中的标签按照排序后的顺序提取出来,并赋值给 `ground_truth`。注意,这里的 `batch[1]` 是一个包含多个标签序列的列表,通过 `for` 循环遍历索引 `idx`,将对应位置的标签序列提取出来,并使用 `.strip().split(" ")` 将其拆分成单个标签组成的列表。
整个循环会重复执行,直到遍历完整个验证集。
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