torch.nn.utils.rnn.pad_sequence

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0, padding_side='right')

使用 padding_value 对可变长度的 Tensor 列表进行填充。

pad_sequence 将 Tensor 列表堆叠到一个新的维度上，并填充它们以使其长度相等。 sequences 可以是长度为 L x * 的序列列表，其中 L 是序列的长度，* 是任意数量的维度（包括 0）。如果 batch_first 为 False，输出的大小为 T x B x *，否则为 B x T x *，其中 B 是批次大小（sequences 中元素的数量），T 是最长序列的长度。

示例

>>> from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
>>> a = torch.ones(25, 300)
>>> b = torch.ones(22, 300)
>>> c = torch.ones(15, 300)
>>> pad_sequence([a, b, c]).size()
torch.Size([25, 3, 300])

注意

此函数返回一个大小为 T x B x * 或 B x T x * 的 Tensor，其中 T 是最长序列的长度。此函数假定 sequences 中所有 Tensor 的尾随维度和类型都相同。

参数

• sequences (list of Tensor) – 可变长度序列列表。

• batch_first (bool, optional) – 如果为 True，则输出格式为 B x T x *，否则为 T x B x *。

• padding_value (float, optional) – 填充元素的取值。默认为 0。

• padding_side (str, optional) – 填充序列的边。默认为 'right'。

返回

如果 batch_first 为 False，则大小为 T x B x * 的 Tensor。否则为大小为 B x T x * 的 Tensor。

返回类型

张量