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PyTorch-从可变长度序列创建填充张量

pytorch python

MBT Nina Golyandina · 技术社区 · 6 年前

我在找一份好工作

import torch
seq = [1,2,3]      # seq of variable length
max_len = 5        # maximum length of seq
t = torch.zeros(5) # padding value
for i, e in enumerate(seq):
    t[i] = e
print(t)

输出:

tensor([ 1.,  2.,  3.,  0.,  0.])

我还没找到什么,但我想一定有更好的。

我在考虑一些函数,用所需的填充将序列张量扩展到所需的形状。或者直接从序列中创建填充张量。当然,其他方法也很受欢迎。

2 回复 | 直到 6 年前

MBT Nina Golyandina 6 年前

使可变长度序列 torch.Tensor torch.nn.functional.pad

import torch
import torch.nn.functional as F

seq = torch.Tensor([1,2,3])      # seq of variable length
print(F.pad(seq, pad=(0, 2), mode='constant', value=0))
 1
 2
 3
 0
 0
[torch.FloatTensor of size 5]

F.pad 是:

input
pad
mode :用常量或复制边框或反映值来填充填充。
value :如果选择常量填充,则填充值。

MBT Nina Golyandina 6 年前

作为@iacolippo已经给出的答案的补充:

我只是被绊倒了 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence ,因为这和@iacolippo的解决方案有点不同,所以我把它贴在这里。

它需要一个可变长度的张量列表,并将它们组合成一个矩阵-将所有序列填充到给定的最长序列。

代码示例:

import torch

a = torch.tensor([1,2,3])
b = torch.tensor([1,2])
c = torch.tensor([1])
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence((a,b,c), batch_first=True)

输出-填充序列:

tensor([[ 1,  2,  3],
        [ 1,  2,  0],
        [ 1,  0,  0]])

签字人 :

火炬.nn.utils.rnn.pad\U序列 (序列,批\u first=False,padding\u value=0)

序列 list[Tensor]

第一批 bool , )输出将在 B x T x * T x B x * 否则

填充\u值 ( float )填充元素的值。违约: 0 .