【pytorch】torch.nn.utils.rnn的pad_sequence、pack_padded_sequence、pad_packed_sequence、PackedSequence

已于 2023-07-06 12:44:07 修改
阅读量895 收藏
点赞数
分类专栏： pytorch入门到精通 pytorch 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
于 2023-07-04 23:57:18 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42468475/article/details/131544820
版权
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【pytorch】模型的保存、读取；查看模型参数、梯度；查看模型某一层输出
学渣的博客
12-05 3万+
model.state_dict() 会以字典的方式打印模型的全部参数，如果模型参数过多，查看起来就很不方便，可以用。Output Shape里的 -1 是表示样本数量的意思，值得注意的是，池化层是没有参数的，卷积层是有参数的，做法来自FedIPR，很简单，给模型参数添加 normal 噪声就行了。会返回一份在GPU上的my_tensor的拷贝。在把GPU上训练的模型加载到GPU上时，只需要使用。当在CPU上加载一个GPU上训练的模型时，在。得先知道该层的名字，然后再引用它。
pytorch中 nn.utils.rnn.pack_padded_sequence和nn.utils.rnn.pad_packed_sequence
m0_46483236的博客
04-12 7151
1. 官方文档： torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentation 2. 应用背景： 在使用pytorch处理数据时，一般是采用batch的形式同时处理多个样本序列，而每个batch中的样本序列是不等长的，导致rnn无法处理。所以，通常的做法是先将每个batch按照最长的序列进行padding处理等长的形式。 但padding操作会带来一个问题，那就是对于多数进行padding过的序列，会导致rnn对它的表示多了很多无用的字符，我们希望的是在最后一个有用的字符后就.
pytorch中的pad_sequence、pack_padded_sequence和pad_packed_sequence函数
tcn760的博客
05-26 1万+
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence、torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence和torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence 在使用pytorch训练模型的时候，一般采用batch的形式同时处理多个样本序列，而同一batch中时序信息的的长度是不同的，这样就无法传入RNN，LSTM，GRU这样的模型中进行处理。一个常用的做法是按照一个指定的长度(或者按照batch中最长的序列长度)对batch中的序列进行填充(p
pycharm中import torch报错，解决方法（包含环境配置流程，不需要的可以省去第一部分）
qq_43440821的博客
04-02 1144
解决pycharm中import torch报错
【PyTorch】torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 函数： 打包后的变长序列还原为填充形式
最新发布
彬彬侠的博客
03-23 156
torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 是 PyTorch 中用于将 打包后的变长序列（PackedSequence）还原为填充形式 的函数。它通常配合 pack_padded_sequence() 使用，用于从 RNN（如 LSTM、GRU）的输出中恢复原始 shape，方便进一步处理（如分类、损失计算等）。pad_packed_sequence() 是用于 还原 RNN 变长输出的关键函数，它确保可以在后续模块中 使用统一形状的数据 进行处理。
【PyTorch】torch.nn.utils.rnn.pad_sequence() 函数： 将一批变长序列填充成相同长度的张量
彬彬侠的博客
03-23 330
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence() 是 PyTorch 中用于将一批变长序列（variable-length sequences）填充成相同长度的张量的函数。它常用于自然语言处理（NLP）和时间序列建模中，配合 RNN（LSTM/GRU）使用。pad_sequence() 是处理 变长序列对齐的核心工具。可结合 pack_padded_sequence()、RNN 使用，实现高效训练。支持多维输入、可配置填充值、批次优先格式，非常灵活。这个函数是处理 NLP、语音、时间序列数
pytorch nn.utils.rnn.pack_padded_sequence 分析
duoyasong5907的博客
12-04 690
pytorch
【PyTorch】torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 方法：填充后的序列数据打包
彬彬侠的博客
03-23 453
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence() 是 PyTorch 中用于处理变长序列（variable-length sequences） 的函数，通常用于将填充后的序列数据打包（packing），以便 RNN（如 LSTM、GRU） 跳过 padding 部分，提高效率。pack_padded_sequence() 用于 处理变长输入序列，帮助 RNN 跳过 padding，提高效率。搭配 pad_sequence() 和 pad_packed_sequence()
pytorch中torch.nn.utils.rnn相关sequence的pad和pack操作
HUSTHY的博客
04-05 8875
自然语言处理任务中，模型的输入一般都是变长的。为了能够组成batch输入模型进行并行计算，都是要把变长的数据处理为等长的。之前都是自己手动padding来实现的，后面发现torch中已经有了相应的API能够高速快速的处理这样的问题，同时也能够处理好padding无意义的值带来的影响。下面就一起来看看torch.nn.utils.rnn中处理这些问题的API吧！ 一、pad_sequence 二、pack_sequence 三、pad_packed_sequence 四、pack...
解决 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, length, batch_first=True) length should be sort的问题
weixin_44714173的博客
04-02 1403
torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, length, batch_first=True) length should be sort 一开始我就去torch的官网：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence.html torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence（输入，长度，batch_first =
pytorch中关于pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的解释。
shange19的博客
10-18 2054
已经有人解释的比较详细了，参考了一些我写在下面： 总结就是一句话：以batch为一个单位，对补齐后的batch进行压缩计算最后解压。减少这个batch中大量pad对输出的影响。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34418001 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html 如果已经看过类似解释的同学，可以直接...
pack_padded_sequence and pad_packed_sequence
鲁班七号
12-19 288
此文章为阐述pytorch中pack_padded_sequence 和pad_packed_sequence的原理 在变长序列文本中，一个batch中的各样本长度可能不一致，在使用RNN模型时，需要填充至统一长度，被填充的位置实际无意义。我们通常取最后一个时刻的输出作为最终输出，但是填充后的最后时刻并非是原样本的最后时刻。为了获取每个样本真实的最后时刻位置输出，便有了pack_padded_sequence 和pad_packed_sequence。 如下图，句子yes被填充4个pad，为了获取句子的句向
PyTorch杂谈 | (1) pack_padded_sequence和pad_packed_sequence
sdu_hao的博客
04-09 1115
为什么要用pack_padded_sequence 在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，加...
【pytorch】optimizer（优化器）的使用详解
热门推荐
学渣的博客
10-26 2万+
本文介绍包常见的 torch.optim 的使用方法和使用技巧。
【PIL】torch.tensor和为PIL.Image的相互转换；归一化和反归一化
学渣的博客
12-11 2万+
本质是数值转图像，同时，前者的格式是（数量×\times×通道数×\times×长×\times×宽），后者的格式是（长×\times×宽×\times×通道数），因此在转变时得转置一下，幸运的是，torchvision 包里有一键转换的函数。 为了神经网络更快收敛，我们需要把读取图片得到的 tensor 进行归一化，处理后的图片如果 如果不进行反归一化到 [0,1]，出现了负值，就会变成下面这样： 哦哦来看一下原图： 1 归一化和反归一化 总结一下他们的关系： 读取的图片得到数值（范围大小在 [0,2
【pytorch】插值--torch.nn.functional.interpolate()
学渣的博客
12-10 2万+
本文讲解如何用pytorch包进行插值，不仅限于函数插值，还包括图像的插值（即缩放）。 假设我有一个图像a，其大小为（4，4）： import torch import torch.nn as nn a = torch.randint(10,(4,4)) a = a / torch.max(a)[0] # 打印图片 plt.imshow(a) out： 但是我想利用插值技术把它分辨率变高，比如变成（28，28）的大小，那么我们可以这么做，记住，一定要把原图像扩充成4维，按照文档的说法是：The inpu
【python】获取当前时间（年月日时分秒）
学渣的博客
10-28 2万+
需要用到 time 包，这个包python自带，无需另外下载。想要哪个，就在字符串里输入哪个就行了，它会自动匹配的。
【pytorch】FL联邦学习 数据集的划分+non-iid数据集的划分
学渣的博客
02-27 2万+
torchvision.datasets里的数据集都是整一个的，尤其在联邦学习中，我们需要划分不同的数据集给不同的参与者，如何将torchvision中的数据集划分成为了联邦学习中的重大挑战。在联邦学习场景下，各方的数据理应不为同分布，即不满足iid，因此在模拟时不能随机进行数据分配，应该适当调整下发给各client的数据分布。类的数据，其他数据分布都等概率，实际运用中其实可以没有必要规定等概率，仅限定 第。随机分配样本，返回的是每个client的索引。类数据出现的概率就好了。唯一的缺点是 除了第。
对模型进行DP处理（DP-SGD+DP-Logits）
学渣的博客
10-14 2万+
该技术来源于论文： Deep Learning with Differential Privacy 讲述了如何在模型训练期间，通过修改损失函数，使训练后的模型具有一定抵御的DP的能力。 原论文很长很复杂，本博客不讲原理，直接复现。 参照https://github.com/pytorch/opacus/blob/main/tutorials/building_image_classifier.ipynb 进行讲解。 安装依赖包 需要用到 opacus 、 tqdm 包，用 pip 安装就好了。 1 确定超参
AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'TimeDistributed'
05-02
这个错误是因为 `torch.nn` 模块中没有 `TimeDistributed` 属性。 `TimeDistributed` 属性通常在 Keras 中使用，它允许在每个时间步骤上应用相同的层。在 PyTorch 中，可以使用 `nn.RNN` 或 `nn.LSTM` 层来处理时间序列数据。 如果你想在 PyTorch 中使用类似于 Keras 中的 `TimeDistributed` 层，可以使用 `nn.utils.rnn.pack_padded_sequence` 和 `nn.utils.rnn.pad_packed_sequence` 函数来处理变长序列的填充。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

学渣渣渣渣渣

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值