torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence

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

将包含可变长度填充序列的 Tensor 打包。

input 的形状可以是 T x B x * (如果 batch_first 为 False) 或 B x T x * (如果 batch_first 为 True)，其中 T 是最长序列的长度，B 是批次大小，而 * 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 为 True，序列应该按长度递减排序，即 input[:,0] 应该是最长序列，input[:,B-1] 应该是最短序列。enforce_sorted = True 仅对 ONNX 导出是必需的。

它是 pad_packed_sequence() 的逆向操作，因此可以使用 pad_packed_sequence() 来恢复 PackedSequence 中打包的底层张量。

注意

此函数接受任何至少有两个维度的输入。您可以将其应用于打包标签，并使用 RNN 的输出来直接计算损失。可以通过访问 PackedSequence 对象的 .data 属性来检索张量。

参数

• input (Tensor) – 可变长度序列的填充批次。

• lengths (Tensor 或 list(int)) – 每个批次元素的序列长度列表（如果以 tensor 形式提供，则必须在 CPU 上）。

• batch_first (bool, optional) – 如果为 True，则输入格式为 B x T x *；否则为 T x B x *。默认为 False。

• enforce_sorted (bool, optional) – 如果为 True，则输入应包含按长度递减排序的序列。如果为 False，则输入将无条件排序。默认为 True。

返回类型

PackedSequence

警告

如果 input 张量的维度大于 length 中对应值，则该维度将被截断。

返回

一个 PackedSequence 对象

返回类型

PackedSequence