torch.nn.utils.rnn.pack_sequence

torch.nn.utils.rnn.pack_sequence(sequences, enforce_sorted=True)[source][source]

包含可变长度张量列表。

连续调用以下函数： pad_sequence ， pack_padded_sequence 。

sequences 应该是一个大小为 L x * 的张量列表，其中 L 是序列的长度，* 表示任意数量的尾随维度，包括 0 。

对于未排序的序列，请使用 enforce_sorted = False。如果 enforce_sorted 是 True ，则序列应按长度递减的顺序排序。 enforce_sorted = True 仅在导出为 ONNX 时必要。

示例

>>> from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence
>>> a = torch.tensor([1, 2, 3])
>>> b = torch.tensor([4, 5])
>>> c = torch.tensor([6])
>>> pack_sequence([a, b, c])
PackedSequence(data=tensor([1, 4, 6, 2, 5, 3]), batch_sizes=tensor([3, 2, 1]), sorted_indices=None, unsorted_indices=None)

参数:

• 序列（列表[Tensor]）- 一个递减长度的序列列表。

• enforce_sorted（布尔值，可选）- 如果 True ，则检查输入是否按长度递减顺序排序的序列。如果 False ，则不检查此条件。默认： True 。

返回值:

一个 PackedSequence 对象

返回类型:

PackedSequence