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 ...

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

一開始寫這篇隨筆的時候還沒有了解到 Dateloader有一個 collate_fn 的參數，通過定義一個collate_fn 函數，其實很多batch補齊到當前batch最長的操作可以放在colla ...

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 ...

眾所周知，LSTM的一大優勢就是其能夠處理變長序列。而在使用keras搭建模型時，如果直接使用LSTM層作為網絡輸入的第一層，需要指定輸入的大小。如果需要使用變長序列，那么，只需要在LSTM層前加一個Masking層，或者embedding層即可。 from keras.layers ...

傳值 注意的問題： 1. 關鍵字實參必須在位置實參右面 ...