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 填充一組長度可變的 Tensor。

pad_sequence 會沿著新的維度堆疊一組 Tensor，並將它們填充到相同長度。sequences 可以是大小為 L x * 的序列列表，其中 L 是序列的長度，而 * 是任意數量的維度 (包含 0)。如果 batch_first 為 False，則輸出的大小為 T x B x *，否則為 B x T x *，其中 B 是批次大小 (sequences 中的元素數量)，T 是最長序列的長度。

範例

>>> 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

此函數返回大小為 T x B x * 或 B x T x * 的 Tensor，其中 T 是最長序列的長度。此函數假定序列中所有 Tensor 的尾隨維度和類型都相同。

參數

• sequences (list[Tensor]) – 長度可變序列的列表。

• batch_first (bool, optional) – 如果 True，則輸出將為 B x T x * 格式，否則為 T x B x *。

• padding_value (float, optional) – 填充元素的值。預設值：0。

• padding_side (str, optional) – 填充序列的一側。預設值：“right”。

返回

如果 batch_first 為 False，則返回大小為 T x B x * 的 Tensor。否則返回大小為 B x T x * 的 Tensor

返回類型

Tensor