主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...

一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长 ...

一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长 ...

在处理序列数据集时，有时会遇到变长度的样本。此时因为尺寸不一致，无法直接利用pytorch中dataloader的默认加载方式（沿着批维度直接Stack）。 处理这种数据集，一种办法是可以事先记录每个样本的长度，并把所有的数据集样本补全至最长的样本长度，这样所有样本长度一致，可以直接加载 ...

我是做图像到语音音素识别相关的科研工作的，需要用到lstm识别一个序列帧所对应的音素，但是不同音素有不同长度的帧，所以需要解决变长序列的问题。 需要解决这个问题的原因是：不等长的序列无法进行batch 我主要参考的文章：https://blog.csdn.net/kejizuiqianfang ...

PyTorch 训练 RNN 时，序列长度不固定怎么办？ pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列 上面两篇文章写得很好，把LSTM中训练变长序列所需的三个函数讲解的很清晰，但是这两篇文章没有给出完整的训练代码，并且没有写关于带label的情况，为此，本文给出一个完整的带label ...

处理流程： 变长特征分割成变长数组 变长数据填充成规则数组，组成n * m的矩阵 (keras.preprocessing.sequence.pad_sequences) 每一行数据进行embedding，结果可以按权重求平均、直接求平均、求最大值 得到 n*1结果矩阵 ...

Python中的任何序列（可迭代的对象）都可以通过赋值操作进行拆分，包括但不限于元组、列表、字符串、文件、迭代器、生成器等。 元组拆分 元组拆分是最为常见的一种拆分,示例如下： 如果写成 那么就会抛出ValueError异常：“not enough values to unpack ...