torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted=True)[source][source]

包含可变长度填充序列的 Tensor。

input 的大小可以是 T x B x * （如果 batch_first 是 False ）或 B x T x * （如果 batch_first 是 True ），其中 T 是最长序列的长度， B 是批大小， * 是任意数量的维度（包括 0）。

对于未排序的序列，请使用 enforce_sorted = False。如果 enforce_sorted 是 True ，则序列应按长度降序排序，即 input[:,0] 应为最长序列， input[:,B-1] 为最短序列。enforce_sorted = True 仅在 ONNX 导出时必要。

这是 pad_packed_sequence() 的逆操作，因此 pad_packed_sequence() 可以用来恢复 PackedSequence 中打包的底层张量。

注意

此函数接受至少具有两个维度的任何输入。您可以将其应用于打包标签，并使用 RNN 的输出与它们一起计算损失。可以通过访问 PackedSequence 对象的 .data 属性从 Tensor 中检索张量。

参数:

• 输入（Tensor）- 可变长度的填充批次序列。

• lengths（Tensor 或 list(int)）- 每个批次元素的序列长度列表（如果提供为张量，则必须在 CPU 上）。

• batch_first（bool，可选）- 如果 True ，则期望输入为 B x T x * 格式，否则为 T x B x * 。默认： False 。

• enforce_sorted (bool, 可选) – 如果 True ，则期望输入按长度降序排序的序列。如果 False ，则无条件排序。默认： True 。

返回类型:

PackedSequence

警告

input 张量的维度将被截断，如果其长度大于 length 中的对应值。

返回值:

一个 PackedSequence 对象

返回类型:

PackedSequence