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

一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...

一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...

在處理序列數據集時，有時會遇到變長度的樣本。此時因為尺寸不一致，無法直接利用pytorch中dataloader的默認加載方式（沿着批維度直接Stack）。 處理這種數據集，一種辦法是可以事先記錄每個樣本的長度，並把所有的數據集樣本補全至最長的樣本長度，這樣所有樣本長度一致，可以直接加載 ...

我是做圖像到語音音素識別相關的科研工作的，需要用到lstm識別一個序列幀所對應的音素，但是不同音素有不同長度的幀，所以需要解決變長序列的問題。 需要解決這個問題的原因是：不等長的序列無法進行batch 我主要參考的文章：https://blog.csdn.net/kejizuiqianfang ...

PyTorch 訓練 RNN 時，序列長度不固定怎么辦？ pytorch中如何在lstm中輸入可變長的序列 上面兩篇文章寫得很好，把LSTM中訓練變長序列所需的三個函數講解的很清晰，但是這兩篇文章沒有給出完整的訓練代碼，並且沒有寫關於帶label的情況，為此，本文給出一個完整的帶label ...

處理流程： 變長特征分割成變長數組 變長數據填充成規則數組，組成n * m的矩陣 (keras.preprocessing.sequence.pad_sequences) 每一行數據進行embedding，結果可以按權重求平均、直接求平均、求最大值 得到 n*1結果矩陣 ...

Python中的任何序列（可迭代的對象）都可以通過賦值操作進行拆分，包括但不限於元組、列表、字符串、文件、迭代器、生成器等。 元組拆分 元組拆分是最為常見的一種拆分,示例如下： 如果寫成 那么就會拋出ValueError異常：“not enough values to unpack ...