pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding
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 ...
原文：Keras中RNN不定长输入的处理--padding and masking
在使用RNN based model处理序列的应用中，如果使用并行运算batch sample，我们几乎一定会遇到变长序列的问题。 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断，将过短序列用 补齐到一个固定长度 例如max length 。 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape n, max length 的矩阵。然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用。 然而我们可以很明显 ...
2018-07-19 16:26 1 5595 推荐指数：
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References 本文翻译自：RNN with Keras: Understanding ...
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