pytorch对可变长度序列的处理
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...
原文：Pytorch加载变长度序列数据
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。但是会有一个问题，就是例如在使用RNN建模时，这些padding的 值会对模型造成额外影响.参考这篇文章。 p ...
2020-06-16 16:39 0 1866 推荐指数：
相关推荐
pytorch 对变长序列的处理
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 ...
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 ...
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 ...
Pytorch 解决lstm输入可变长序列问题
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中如何在lstm中输入可变长的序列
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 ...
PyTorch教程【四】PyTorch加载数据
代码示例： ...
Pytorch系列:（二）数据加载
DataLoader 常用参数说明： dataset: Dataset类 ( 详见下文数据集构建 ），可以自定义数据集或者读取pytorch自带数据集 batch_size: 每个batch加载多少个样本, 默认1 shuffle: 是否顺序读取，True表示随机 ...