原文:lstm pytorch梳理之 batch_first 参数 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

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: pytorch.org docs stable nn.html highlight lstm torch.nn.LSTM 参数 ...

2020-12-08 11:29 2 1141 推荐指数:

查看详情

PyTorchLSTMbatch_first=True

torch.nn.lstm()接受的数据输入是(序列长度,batchsize,输入维数),使用batch_first=True,可以使lstm接受维度为(batchsize,序列长度,输入维数)的数据输入,同时,lstm的输出数据维度也会变为batchsize放在第一维(可参考这篇博客)。 ...

Thu Aug 13 20:03:00 CST 2020 0 1273
pytorchLSTM batch_first=True 和 False的性能对比

pytorchLSTM batch_first=True 和 False的性能略有区别,不过区别不大。 下面这篇文章试验结论是batch_first= True要比batch_first = False更快。但是我自己跑结论却是相反,batch_first = False更快。 运行 ...

Sat Jul 25 20:34:00 CST 2020 0 1530
Pytorch中的RNNpack_padded_sequence()和pad_packed_sequence()

为什么有pad和pack操作? 先看一个例子,这个batch中有5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 ...

Tue Oct 23 08:17:00 CST 2018 0 15479
PyTorch LSTMbatch_first=True对初始化h0和c0的影响

batch_first=True会对LSTM的输入输出的维度顺序有影响,但是对初始化h0和c0的维度顺序没有影响,也就是说,不管batch_first=True还是False,h0和c0的维度顺序都是: 关于LSTM的输入输出,可参考这篇博客。 ...

Wed Sep 09 17:45:00 CST 2020 0 1295
pytorch中的pack_padded_sequence和pad_packed_sequence用法

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 ...

Tue Dec 10 18:31:00 CST 2019 0 1131
Pytorch学习笔记05---- pack_padded_sequence和pad_packed_sequence理解

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 ...

Sat Jul 25 23:18:00 CST 2020 0 676
pytorch nn.LSTM()参数详解

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出 ...

Mon Jul 15 01:11:00 CST 2019 0 3709
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM