# 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
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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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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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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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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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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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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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
最近在使用Keras和Pytorch处理时间序列数据，在变长数据的输入处理上踩了很多坑。一般的通用做法都需要先将一个batch中的所有序列padding到同一长度，然后需要在网络训练时屏蔽掉padding的值。在pytorch和keras中都有各自对padding值的处理，简单做一下总结。Keras使用Masking层Keras中自带的屏蔽padding值的方式，在网络结构比较简单时使用很方便。
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2023-12-27 15:44:29
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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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前言最近在由 TensorFlow 迁移至 Pytorch， 不得不说，真的香啊。 在写模型的时候发现 Pytorch 中处理变长序列与 TensorFlow 有很大的不同， 因此此处谈谈我自己的理解。 此外， 我对 LSTM, GRU 进行了二次加工， 将对变长序列的处理封装到内部细节中，感兴趣的可以看看：NLP-Pytorch从 LSTM 谈起[1]首先， 注意到这里LSTM的计算公式
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2023-12-27 08:07:33
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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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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
63阅读
1为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。比如向下图这样：但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding
原创
2020-11-24 21:58:16
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随着AI模型在复杂度和应用范围上的持续扩展，性能优化变得越来越重要。本文着重探讨了注意力层的优化
前言为什么要用LSTM 因为简单的RNN很容易就发生梯度消失和梯度爆炸，其中主要的原因是RNN中求导，引起的链式法则，对时间上的追溯，很容易发生系数矩阵的累乘，矩阵元素大于1，那么就会发生梯度爆炸；矩阵元素小于1，就会发生梯度消失。LSTM通过门的控制，可以有效的防止梯度消失，但是依旧可能出现梯度爆炸的问题，所以训练LSTM会加入梯度裁剪（Gradient Clipping）。在Pytorch中梯
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2024-02-07 14:21:29
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目录pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列我在做的时候主要参考了这些文章https://zhuanlan.zh
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2023-12-19 19:12:14
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填充掩码与因果掩码的主要区别在于其批次依赖性，即掩码值取决于每个序列中填充token的具体位置。鉴于目前网络上缺乏关
# 学习如何实现 PyTorch RNN 序列
在本文中，我们将指导你如何使用 PyTorch 创建一个简单的循环神经网络（RNN）来处理序列数据。我们会首先概述实现 RNN 的一般流程，然后详细解释每一步的代码实现。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 导
目录前言一、序列模型是什么？二、编码器1.编码器原理2.编码器的实现三、解码器1.解码器原理2.解码器的实现总结前言这篇文章是在边学习李沐老师的《动手学深度学习》，边写出一些小的见解。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、序列模型是什么？序列模型（sequence to sequence model）主要用于解决像机器学习中的源语句和目标语句的词数目不匹配的问题，一般使用一种编码器到解
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2024-09-21 13:18:28
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