为什么有pad和pack操作 先看一个例子，这个batch中有 个sample 如果不用pack和pad操作会有一个问题，什么问题呢 比如上图，句子 Yes 只有一个单词，但是padding了多余的pad符号，这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符，这样得到的句子表示就会有误差，更直观的如下图： 那么我们正确的做法应该是怎么样呢 在上面这个例子，我们想要得到的表示仅仅是LSTM过完单词 ...
2018-10-23 00:17 0 15479 推荐指数：
pack_padded_sequence是将句子按照batch优先的原则记录每个句子的词，变化为不定长tensor，方便计算损失函数。 pad_packed_sequence是将pack_padded_sequence生成的结构转化为原先的结构，定长的tensor。 其中test.txt的内容 ...
1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度 ...
小萌新在看pytorch官网 LSTM代码时 对batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 不太理解， 在回去苦学了一番 ，将自己消化过的记录在这，希望能帮到跟我有同样迷惑的伙伴 官方API：https ...
1. pad_sequece操作 先来看一下官方的定义： 其中sequence是我们要进行pad操作的序列，该参数是一个list列表，列表的元素是一个一个tensor。 batch_first=True说明第一个维度是batch_size，默认为False； padding_value的值 ...
前言：由于梯度消失的存在，在实际应用中，RNN很难处理长距离的依赖。RNN的一种改进版本：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)。 LSTM就是用来解决RNN中梯度消失问题的。 怎么解决的呢？ LSTM增加了一个可以相隔多个timesteps ...
近几天处理了几天卷积LSTM，操作的数据格式太复杂，蓦然回首，突然发现自己不明白LSTM中的输入格式是什么了，于是写一篇文章帮助自己回忆一下，也希望能帮助到一起正在机器学习的伙伴。补充一下，在LSTM之后，GRU和LSTM几乎已经取代了传统的RNN，因此在称呼RNN的时候，大多数情况也是在称呼 ...
，因此，相同的序列可以被多个表使用。 语法：CREATE SEQUENCE Sequence_name[I ...
Phoenix--HBase的JDBC驱动 序列（Sequence）是Phoenix提供的允许产生单调递增数字的一个SQL特性，序列会自动生成顺序递增的序列号，以实现自动提供唯一的主键值。 使用CREATE SEQUENCE语句建立序列的语法如下： create ...
