关于dynamic_rnn中seq_length参数

最新推荐文章于 2024-11-28 14:42:32 发布
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本文详细解析了在TensorFlow和PyTorch的dynamic_rnn函数中sequence_length参数的作用，探讨其在处理可变长度输入序列时的必要性和使用技巧。通过实例和理论结合，帮助读者掌握如何有效地控制模型对序列结束的判断。

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关于dynamic_rnn中sequence_length参数的解释

https://zhuanlan.zhihu.com/p/51860702

https://blog.youkuaiyun.com/qq_34430032/article/details/82840834

R语言函数：length计算长度、seq生成数据序列、rep将数据对象重复N遍复制、cut将连续变量分割为多水平的因子变量、pretty将连续变量x分成n个区间创建合适的断点、cat数据对象拼接
data+scenario+science+insight
01-11 1116
R语言函数：length函数计算数据对象的长度、seq函数生成数据序列（sequence）、rep函数将数据对象重复N遍复制、cut函数将连续变量分割为多水平的因子变量、pretty函数将连续变量x分成n个区间创建合适的断点、cat数据对象连接（拼接）输出到文件或者屏幕
从 [batch_size, seq_length] 的 mask sequence 构建 mask 矩阵
_Hope_
02-11 720
# input_mask = [batch_size, seq_length] input_shape = get_shape_list(input_mask, expected_rank=2) seq_length = input_shape[1] to_mask = tf.cast( tf.reshape(to_mask, [batch_size, 1, seq_length]), tf.float32) # broadcast_ones = [batch_size..
【Mindspore】【Transformer】必须设置seq_length导致无法实现模型
weixin_45666880的博客
06-16 655
问题描述：【功能模块】mindspore.nn.transformer.TransformerEncoder【操作步骤&问题现象】1、参数中必须设置seq_length，而实际上只有在参数use_past=True时需要seq_length2、希望能够调整seq_length为use_past=True时必填，在文本Transformer使用时，seq_length在不同batch会变动，导致无法使用该API【截图信息】Encoder中只有EncoderLayer需要seq_length，而EncoderL
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn中的sequence_length理解
ningyanggege的博客
12-20 2134
sequence_length: (optional) An int32/int64 vector, size `[batch_size]`, containing the actual lengths for each of the sequences in the batch. If not provided, all batch entries are ass...
tf.nn.dynamic_rnn应用案例及RNN中数据填充sequence_length的理解
z2539329562的博客
05-03 3241
本文代码来自于其他人的博客： import tensorflow as tf import numpy as np tf.reset_default_graph() x = np.random.randn(2,3, 4) x[1, 2:] = 0 x_length = [3, 2] cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=2, state_is...
有关于Transformer 的max_seq_length (max_source_length)
weixin_43301333的博客
01-03 8086
Transformer 的最大输入长度，即/是一个非常值得注意的参数。Transformer的encoder大多是Auto-encoder的结构，不同于Auto-regressive encode，由于auto-encoder缺乏时序序列的位置信息，因此其需要对输入的每个token的position进行编码。而position的编码方式大致为两种：1).基于Embedding 2).非Embedding。
关于tensorflow: stack_bidirectional_dynamic_rnn、bidirecitonal_dynamic_rnn函数中sequence_length的理解
pineapple的博客
04-22 2672
关于tensorflow: stack_bidirectional_dynamic_rnn、bidirecitonal_dynamic_rnn函数中sequence_length参数的理解 最近因为做毕设，代码中用到了stack_bidirectional_dynamic_rnn这个API 。对于其中的sequence_length纠结了两三天，不知道到底有没有必要传入这个参数。昨天读了相关源代码...
关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解
09-18
我们还定义了`seq_length_batch`来指示每个样本的有效时间步数。 `tf.nn.dynamic_rnn`函数的返回值是`outputs`和`states`两个张量。`outputs`是一个三维张量，形状为 `[batch_size, time_steps, cell.output_size]`...
tf.nn.dynamic_rnn详解
王猛的专栏
08-17 2484
函数原型 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, ...
tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详解
zhylhy520的博客
01-12 7398
最近在做一些文本分类问题过程中，频繁使用Bilstm，对于tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数使用较多，笔者在之前介绍过tf.nn.dynamic_rnn()函数，在此基础上，参考https://blog.youkuaiyun.com/wuzqChom/article/details/75453327和https://blog.youkuaiyun.com/taolusi/article...
TensorFlow动态循环神经网络(tf.nn.dynamic_rnn)返回值解析
"关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解" 在TensorFlow中，`tf.nn.dynamic_rnn` 是一个非常重要的函数，用于实现动态循环神经网络（RNN）。它允许我们在处理变长序列数据时灵活地计算RNN层。下面将详细解释`tf.nn....
对max_seq_length参数的理解，基于open-instruct框架：中英文解释
最新发布
阿正的梦工坊
11-28 1650
It determines the maximum input sequence length (in tokens) that the model can process in a single forward pass after tokenization.
深度学习算法(第17期)----RNN如何处理变化长度的输入和输出？
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
04-01 1421
上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别，深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变...
Length的含义
欣的专栏
04-26 1074
js的Length是统计的字符串的字符个数
RNN网络对新冠疫情进行预测
留缘的博客
02-18 5036
目录 概述： 分析问题： 方法介绍： 新冠数据： 全球疫情可视化： 实验模型： 数据集序列数据生成： 对美国每日新增病例进行预测 每日新增和累计感染预测难度对比 总结 概述： 本实验对霍普金森大学统计的新冠数据进行处理，对各个国家新增病例进行可视化，并且使用LSTM、GRUNet时间序列预测模型对数据进行训练拟合，并讨论不同的序列长度对网络预测的影响，并对美国的每日新增病例进行预测，对我国累计确诊病例进行预测，以俄罗斯为例分析每日新增和累计确诊病例预测难度，并对结果进行分析。
Pytorch中如何理解RNN LSTM的input（重点理解seq_len/time_steps）
进击的扛把子
01-21 2961
在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length（后面均用seq_len表示），接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用。这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容： https://blog.youkuaiyun.com/yyhhlancelot/article/details/102502355 所以设定好这个值是很重要的事情，它和batch_size，f
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accelerate launch参数
强化学习曾小健
07-04 866
这个参数字典是用来配置ChatGLM模型的，下面是每个参数的详细解释："_name_or_path": 表示模型或模型配置的名称或路径，这里是"THUDM/chatglm2-6b"。"model_type": 指的是使用的模型类型，这里是"chatglm"。"architectures": 指的是模型架构类型，这里是"ChatGLMModel"。"auto_map": 是自动映射的设置，将一些通用类映射到ChatGLM特定的类。
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