本文简要介绍python语言中 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence
的用法。
用法:
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0)
如果
batch_first
是False
,则张量大小为T x B x *
。大小为B x T x *
的张量,否则用
padding_value
填充可变长度张量列表pad_sequence
沿新维度堆叠张量列表,并将它们填充到相等的长度。例如,如果输入是大小为L x *
的序列列表,并且如果 batch_first 为 False,否则为T x B x *
。B
是批量大小。它等于sequences
中的元素数。T
是最长序列的长度。L
是序列的长度。*
是任意数量的尾随维度,包括无。示例
>>> from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence >>> a = torch.ones(25, 300) >>> b = torch.ones(22, 300) >>> c = torch.ones(15, 300) >>> pad_sequence([a, b, c]).size() torch.Size([25, 3, 300])
注意
此函数返回大小为
T x B x *
或B x T x *
的张量,其中T
是最长序列的长度。该函数假设序列中所有张量的尾随维度和类型相同。
参数:
返回:
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。