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 ...

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

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数，通过定义一个collate_fn 函数，其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在colla ...

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 ...

众所周知，LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列。而在使用keras搭建模型时，如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层，需要指定输入的大小。如果需要使用变长序列，那么，只需要在LSTM层前加一个Masking层，或者embedding层即可。 from keras.layers ...

传值 注意的问题： 1. 关键字实参必须在位置实参右面 ...