pack_padded_sequence是將句子按照batch優先的原則記錄每個句子的詞,變化為不定長tensor,方便計算損失函數。 pad_packed_sequence是將pack_padded_sequence生成的結構轉化為原先的結構,定長的tensor。 其中test.txt的內容 ...
為什么有pad和pack操作 先看一個例子,這個batch中有 個sample 如果不用pack和pad操作會有一個問題,什么問題呢 比如上圖,句子 Yes 只有一個單詞,但是padding了多余的pad符號,這樣會導致LSTM對它的表示通過了非常多無用的字符,這樣得到的句子表示就會有誤差,更直觀的如下圖: 那么我們正確的做法應該是怎么樣呢 在上面這個例子,我們想要得到的表示僅僅是LSTM過完單詞 ...
2018-10-23 00:17 0 15479 推薦指數:
pack_padded_sequence是將句子按照batch優先的原則記錄每個句子的詞,變化為不定長tensor,方便計算損失函數。 pad_packed_sequence是將pack_padded_sequence生成的結構轉化為原先的結構,定長的tensor。 其中test.txt的內容 ...
1.為什么要用pack_padded_sequence在使用深度學習特別是RNN(LSTM/GRU)進行序列分析時,經常會遇到序列長度不一樣的情況,此時就需要對同一個batch中的不同序列使用padding的方式進行序列長度對齊(可以都填充為batch中最長序列的長度,也可以設置一個統一的長度 ...
小萌新在看pytorch官網 LSTM代碼時 對batch_first 參數 和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 不太理解, 在回去苦學了一番 ,將自己消化過的記錄在這,希望能幫到跟我有同樣迷惑的伙伴 官方API:https ...
1. pad_sequece操作 先來看一下官方的定義: 其中sequence是我們要進行pad操作的序列,該參數是一個list列表,列表的元素是一個一個tensor。 batch_first=True說明第一個維度是batch_size,默認為False; padding_value的值 ...
前言:由於梯度消失的存在,在實際應用中,RNN很難處理長距離的依賴。RNN的一種改進版本:長短時記憶網絡(Long Short Term Memory Network, LSTM)。 LSTM就是用來解決RNN中梯度消失問題的。 怎么解決的呢? LSTM增加了一個可以相隔多個timesteps ...
近幾天處理了幾天卷積LSTM,操作的數據格式太復雜,驀然回首,突然發現自己不明白LSTM中的輸入格式是什么了,於是寫一篇文章幫助自己回憶一下,也希望能幫助到一起正在機器學習的伙伴。補充一下,在LSTM之后,GRU和LSTM幾乎已經取代了傳統的RNN,因此在稱呼RNN的時候,大多數情況也是在稱呼 ...
,因此,相同的序列可以被多個表使用。 語法:CREATE SEQUENCE Sequence_name[I ...
Phoenix--HBase的JDBC驅動 序列(Sequence)是Phoenix提供的允許產生單調遞增數字的一個SQL特性,序列會自動生成順序遞增的序列號,以實現自動提供唯一的主鍵值。 使用CREATE SEQUENCE語句建立序列的語法如下: create ...