# 使用PyTorch处理变长序列的指南
在深度学习中，我们常常需要处理变长序列，例如自然语言处理（NLP）中的文本数据。在处理这些数据时，我们通常会使用PyTorch这一个强大的深度学习框架。本文将指导你通过一系列步骤实现变长序列的处理。
## 流程概述
首先，让我们概述一下处理变长序列的流程。以下是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 描述
Tensorflow中包含类，函数和模块，不同的模块负责不同的功能，部分会有重复，下面就是对Tensorflow模块的梳理。(主要看的是pyCharm）中可调用的模块。#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Abel'
import tensorflow as tf
#tens
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2024-10-30 06:24:07
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内置序列类型概览按照可否存储不同数据类型来分，可以分为容序列和扁平序列。容器序列list, tuple, collections.deque 这些序列类型可以容纳不同类型的数据。扁平序列str, bytes, bytearray, memoryview, array.array 这类序列只能容纳一种类型的数据按照是否可变可以分为可变序列和不可变序列。可变序列list, bytesarray, ar
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2024-05-10 12:49:27
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一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数，通过定义一个collate_fn 函数，其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去，这样代码在训练和模型中就可以更加简洁。有时间再整理一下这个吧。_______________________________________
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2024-03-04 16:54:18
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多元时间序列预测的时间模式注意题目：Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting作者：Shun-Yao Shih, Fan-Keng Sun, Hung-yi Lee来源：Machine Learning (cs.LG)Submitted on 12 Sep 2018 (v1), last revised 2
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2024-04-08 10:37:53
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主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
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2024-01-08 18:05:18
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值得注意的是，星号表达式在迭代元素为可变长元组的序列时是很有用的。比如，
下面是一个带有标签的元组序列:
records = [
('foo', 1, 2),
('bar', 'hello'),
('foo', 3, 4),
]
def do_foo(x, y): print('foo', x, y)
def do_bar(s): print('bar', s)
for t
原创
2023-12-04 10:14:35
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1. 什么是 JIT？JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文译为「即时编译」，是一种程序优化的方法。在深度学习中 JIT 的思想更是随处可见，最明显的例子就是 Keras 框架的 model.compile，TensorFlow 中的 Graph 也是一种 JIT，虽然他没有显示调用编译方法。2. TorchScript动态图模型通过牺牲一些高级特性来换
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2023-08-13 20:59:15
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需要用到的模块和函数 import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence
from torch.nn
基于pytorch框架的自定义LSTM结构
pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇博客主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。@目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整
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2023-07-31 21:36:56
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在处理序列数据集时，有时会遇到变长度的样本。此时因为尺寸不一致，无法直接利用pytorch中dataloader的默认加载方式（沿着批维度直接Stack）。处理这种数据集，一种办法是可以事先记录每个样本的长度，并把所有的数据集样本补全至最长的样本长度，这样所有样本长度一致，可以直接加载。但是会有一个问题，就是例如在使用RNN建模时，这些padding的0值会对模型造成额外影响pytorch中通过函
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2023-11-08 22:22:13
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变长数组：是一个存储有序元素的集合，每个元素都有一个索引，该索引相对应元素在数组中的位置。变长数组存在大小的限制，但是可以动态进行更改。
创建变长数组语句：
Create Type varray_phone as varray(3) of varchar2(50);
&nb
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精选
2009-04-15 15:59:01
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# Python 数据可视化中的动态图例（Legend）变长
在数据可视化中，图例（Legend）通常用于解读数据集中的不同元素，例如不同类别的颜色或标记。随着数据的变化，图例的长度可能需要动态调整。本文将探讨利用Python中的`matplotlib`库实现变长图例的技巧，并通过代码示例予以说明。
## 1. 基础知识
在`matplotlib`中，图例的创建通常借助`legend()`方
给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。
示例 1: 输入: 123 输出: 321
示例 2: 输入: -123 输出: -321
示例 3: 输入: 120 输出: 21
注意: 假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数，则其数值范围为 [−2^31, 2^31 − 1]。
请根据这个假设，如果反转后整数溢出那么就返回 0。// 解法一：暴力，直接St
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2023-08-22 12:32:14
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一 变长数组概述 变长数组是集合数据类型的一种，其使用方法与嵌套表大同小异，
变长数组是一个存储有序元素的集合，每个元素都有一个索引，该索引相对应元素在数组中的位置。变长数组存在大小的限制，但是可以动态进行更改。二 变长数组语法 TYPE TYPE_NAME IS {VARRAY | VA
原创
2013-03-07 16:32:20
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变长掩码计算步骤
第二步：找到第二大容量的子网或者网段，按照该网段或者子网中节点的数量，给剩余ip图
172.16.13.0/24
255.255.255.0
容量为100——172.16.13.127
——172.16.13.255
地址
172.16.13.128/26
172.16.13.128的ip的ip
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2010-04-07 22:28:31
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[转载]WINDOWS消息经常使用的十六进制常数看到Joforn的BLOG上有这么一篇文章，觉得很不错，就转载过来了WINDOWS消息经常使用十六进制的常数[折叠] 消息，就是指Windows发出的一个通知，告诉应用程序某个事情发生了。例如，单击鼠标、改变窗口尺寸、按下键盘上的一个键都会使Wi n d o w s发送一个消息给应用程序。 消息本身是作为一个记录传递给应用程序的，这个记录中包含了消息
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2023-12-21 20:34:08
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先说点概念在解释可变/不可变序列之前，先要知道什么是序列？序列就一个个元素有序地排列在一起，像小朋友”排排坐，吃果果“一样。可变序列就是创建一个序列后，可以改变元素，可以比如成排好队小朋友之间位置可以换，可以插队等。可变序列包括列表和字典，集合。不可变序列就是序列一旦创建后，就不可以修改了，可以比如成排好队地小朋友都十分地”拽“，不让人插队，不给换位置等操作。不可变序列包括元组，数值，字符串。然后
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2023-08-28 16:27:30
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可变长参数: 底层就是一个数组，只能出现在方法的形参里，不能定义
1）可变长参数的方法只有在必须的时候才会调用，如果有确切匹配的不可变参数的方法，会优先选择不可变参数的方法；2）如果两个方法都是可变长参数，都能匹配时，会编译通不过；编译器不知道调用哪个；3）一个方法只能有一个可变长参数，并且这个可变长参数必须是该方法的最后一个参数；例：
public class Demo {
p
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2009-08-13 10:41:20
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变长数组必须是自动存储类，声明时不可以进行初始化。
变长数组不表示创建后可以修改大小，而是指其维大小可以用变量来指定
将变长数组作为参数的函数，必须先声明rows和cols
变长数组允许动态分配存储单元，即程序运行时指定数组大小，普通数组是静态存储，编译时分配大小。
#include<stdio.h> #define ROWS 3&
原创
2012-04-05 19:31:41
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