輸入數(shù)據(jù)是長度不固定的序列數(shù)據(jù)，主要講解兩個部分
1、Data.DataLoader的collate_fn用法，以及按batch進(jìn)行padding數(shù)據(jù)
2、pack_padded_sequence和pad_packed_sequence來處理變長序列
Dataloader的collate_fn參數(shù)，定義數(shù)據(jù)處理和合并成batch的方式。
由于pack_padded_sequence用到的tensor必須按照長度從大到小排過序的，所以在Collate_fn中，需要完成兩件事，一是把當(dāng)前batch的樣本按照當(dāng)前batch最大長度進(jìn)行padding，二是將padding后的數(shù)據(jù)從大到小進(jìn)行排序。
def pad_tensor(vec, pad):
"""
args:
vec - tensor to pad
pad - the size to pad to
return:
a new tensor padded to 'pad'
"""
return torch.cat([vec, torch.zeros(pad - len(vec), dtype=torch.float)], dim=0).data.numpy()
class Collate:
"""
a variant of callate_fn that pads according to the longest sequence in
a batch of sequences
"""
def __init__(self):
pass
def _collate(self, batch):
"""
args:
batch - list of (tensor, label)
reutrn:
xs - a tensor of all examples in 'batch' before padding like:
'''
[tensor([1,2,3,4]),
tensor([1,2]),
tensor([1,2,3,4,5])]
'''
ys - a LongTensor of all labels in batch like:
'''
[1,0,1]
'''
"""
xs = [torch.FloatTensor(v[0]) for v in batch]
ys = torch.LongTensor([v[1] for v in batch])
# 獲得每個樣本的序列長度
seq_lengths = torch.LongTensor([v for v in map(len, xs)])
max_len = max([len(v) for v in xs])
# 每個樣本都padding到當(dāng)前batch的最大長度
xs = torch.FloatTensor([pad_tensor(v, max_len) for v in xs])
# 把xs和ys按照序列長度從大到小排序
seq_lengths, perm_idx = seq_lengths.sort(0, descending=True)
xs = xs[perm_idx]
ys = ys[perm_idx]
return xs, seq_lengths, ys
def __call__(self, batch):
return self._collate(batch)
定義完collate類以后，在DataLoader中直接使用
train_data = Data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32, num_workers=0, collate_fn=Collate())
pack_padded_sequence將一個填充過的變長序列壓緊。輸入?yún)?shù)包括
input（Variable）- 被填充過后的變長序列組成的batch data
lengths (list[int]) - 變長序列的原始序列長度
batch_first (bool,optional) - 如果是True,input的形狀應(yīng)該是(batch_size,seq_len,input_size)
返回值：一個PackedSequence對象，可以直接作為rnn，lstm，gru的傳入數(shù)據(jù)。
用法：
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence # x是填充過后的batch數(shù)據(jù)，seq_lengths是每個樣本的序列長度 packed_input = pack_padded_sequence(x, seq_lengths, batch_first=True)
定義了一個單向的LSTM模型，因為處理的是變長序列，forward函數(shù)傳入的值是一個PackedSequence對象，返回值也是一個PackedSequence對象
class Model(nn.Module):
def __init__(self, in_size, hid_size, n_layer, drop=0.1, bi=False):
super(Model, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size=in_size,
hidden_size=hid_size,
num_layers=n_layer,
batch_first=True,
dropout=drop,
bidirectional=bi)
# 分類類別數(shù)目為2
self.fc = nn.Linear(in_features=hid_size, out_features=2)
def forward(self, x):
'''
:param x: 變長序列時，x是一個PackedSequence對象
:return: PackedSequence對象
'''
# lstm_out: tensor of shape (batch, seq_len, num_directions * hidden_size)
lstm_out, _ = self.lstm(x)
return lstm_out
model = Model()
lstm_out = model(packed_input)
這個操作和pack_padded_sequence()是相反的，把壓緊的序列再填充回來。因為前面提到的LSTM模型傳入和返回的都是PackedSequence對象，所以我們?nèi)绻胍逊祷氐腜ackedSequence對象轉(zhuǎn)換回Tensor，就需要用到pad_packed_sequence函數(shù)。
參數(shù)說明：
sequence (PackedSequence) – 將要被填充的 batch
batch_first (bool, optional) – 如果為True，返回的數(shù)據(jù)的形狀為(batch_size,seq_len,input_size)
返回值: 一個tuple，包含被填充后的序列，和batch中序列的長度列表。
用法：
# 此處lstm_out是一個PackedSequence對象 output, _ = pad_packed_sequence(lstm_out)
返回的output是一個形狀為(batch_size,seq_len,input_size)的tensor。
1、pytorch在自定義dataset時，可以在DataLoader的collate_fn參數(shù)中定義對數(shù)據(jù)的變換，操作以及合成batch的方式。
2、處理變長rnn問題時，通過pack_padded_sequence()將填充的batch數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成PackedSequence對象，直接傳入rnn模型中。通過pad_packed_sequence()來將rnn模型輸出的PackedSequence對象轉(zhuǎn)換回相應(yīng)的Tensor。
補(bǔ)充：pytorch實(shí)現(xiàn)不定長輸入的RNN / LSTM / GRU
As we all know，RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（及其改進(jìn)模型LSTM、GRU）可以處理序列的順序信息，如人類自然語言。但是在實(shí)際場景中，我們常常向模型輸入一個批次（batch）的數(shù)據(jù)，這個批次中的每個序列往往不是等長的。
pytorch提供的模型（nn.RNN,nn.LSTM,nn.GRU）是支持可變長序列的處理的，但條件是傳入的數(shù)據(jù)必須按序列長度排序。本文針對以下兩種場景提出解決方法。
1、每個樣本只有一個序列：(seq,label)，其中seq是一個長度不定的序列。則使用pytorch訓(xùn)練時，我們將按列把一個批次的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，seq這一列的形狀就是(batch_size, seq_len)，經(jīng)過編碼層（如word2vec）之后的形狀是(batch_size, seq_len, emb_size)。
2、情況1的拓展：每個樣本有兩個（或多個）序列，如(seq1, seq2, label)。這種樣本形式在問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)多見。
定義ImprovedRnn類。與nn.RNN,nn.LSTM,nn.GRU相比，除了此兩點(diǎn)【①forward函數(shù)多一個參數(shù)lengths表示每個seq的長度】【②初始化函數(shù)(__init__)第一個參數(shù)module必須指定三者之一】外，使用方法完全相同。
import torch
from torch import nn
class ImprovedRnn(nn.Module):
def __init__(self, module, *args, **kwargs):
assert module in (nn.RNN, nn.LSTM, nn.GRU)
super().__init__()
self.module = module(*args, **kwargs)
def forward(self, input, lengths): # input shape(batch_size, seq_len, input_size)
if not hasattr(self, '_flattened'):
self.module.flatten_parameters()
setattr(self, '_flattened', True)
max_len = input.shape[1]
# enforce_sorted=False則自動按lengths排序，并且返回值package.unsorted_indices可用于恢復(fù)原順序
package = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths.cpu(), batch_first=self.module.batch_first, enforce_sorted=False)
result, hidden = self.module(package)
# total_length參數(shù)一般不需要，因為lengths列表中一般含最大值。但分布式訓(xùn)練時是將一個batch切分了，故一定要有！
result, lens = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(result, batch_first=self.module.batch_first, total_length=max_len)
return result[package.unsorted_indices], hidden # output shape(batch_size, seq_len, rnn_hidden_size)
使用示例：
class TestNet(nn.Module):
def __init__(self, word_emb, gru_in, gru_out):
super().__init__()
self.encode = nn.Embedding.from_pretrained(torch.Tensor(word_emb))
self.rnn = ImprovedRnn(nn.RNN, input_size=gru_in, hidden_size=gru_out,
batch_first=True, bidirectional=True)
def forward(self, seq1, seq1_lengths, seq2, seq2_lengths):
seq1_emb = self.encode(seq1)
seq2_emb = self.encode(seq2)
rnn1, hn = self.rnn(seq1_emb, seq1_lengths)
rnn2, hn = self.rnn(seq2_emb, seq2_lengths)
"""
此處略去rnn1和rnn2的后續(xù)計算，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最后計算結(jié)果記為prediction
"""
return prediction
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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