torch.nn.lstm()接受的數據輸入是(序列長度,batchsize,輸入維數),使用batch_first=True,可以使lstm接受維度為(batchsize,序列長度,輸入維數)的數據輸入,同時,lstm的輸出數據維度也會變為batchsize放在第一維(可參考這篇博客)。 ...
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: pytorch.org docs stable nn.html highlight lstm torch.nn.LSTM 參數 ...
2020-12-08 11:29 2 1141 推薦指數:
torch.nn.lstm()接受的數據輸入是(序列長度,batchsize,輸入維數),使用batch_first=True,可以使lstm接受維度為(batchsize,序列長度,輸入維數)的數據輸入,同時,lstm的輸出數據維度也會變為batchsize放在第一維(可參考這篇博客)。 ...
pytorch 的LSTM batch_first=True 和 False的性能略有區別,不過區別不大。 下面這篇文章試驗結論是batch_first= True要比batch_first = False更快。但是我自己跑結論卻是相反,batch_first = False更快。 運行 ...
為什么有pad和pack操作? 先看一個例子,這個batch中有5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 ...
batch_first=True會對LSTM的輸入輸出的維度順序有影響,但是對初始化h0和c0的維度順序沒有影響,也就是說,不管batch_first=True還是False,h0和c0的維度順序都是: 關於LSTM的輸入輸出,可參考這篇博客。 ...
。 lstm=nn.LSTM(input_size, hid ...
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 ...
輸入數據格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 輸出 ...