第二種方法通常是在load乙個batch資料時, 在collate_fn中進行補齊的. collate_fn使用方法
以下給出兩種思路:
第一種思路是比較容易想到的, 就是對乙個batch的樣本進行遍歷, 然後使用np.pad對每乙個樣本進行補齊.
for unit in data:
mask = np.zeros(max_length)
s_len =
len(unit[0]
)# calculate the length of sequence in each unit
mask[
: s_len]=1
unit[0]
= np.pad(unit[0]
,(0, max_length - s_len)
,'constant'
, constant_values=(0
,0))
因此, 我想到如何並行地對序列進行補齊. 第二種方法的思路就是使用torch中自帶的pad_sequence來並行補齊.
batch_sequence =
list
(map
(lambda x: torch.tensor(x[findex]
), x_data)
) batch_data[feat]
= torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(batch_sequence)
.t
from torch.utils.rnn import pad_sequence
a = torch.ones(10)
b = torch.ones(6)
c = torch.ones(20)
abc = pad_sequence(
[a,b,c]
)# shape(20, 3)
最終, 這個函式會將所有tensor轉換為tensor矩陣#shape(max_length, batch_size). 因此, 在使用完後通常還需要轉置一下.
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