Вопрос или проблема
Здравствуйте, эксперты PyTorch:
Предложения и документы могут иметь переменную длину.
Допустим, у нас есть следующие 2 документа:
doc1=[torch.tensor([1,2,3,4]),torch.tensor([4,5,6]),torch.tensor([7,5])]
doc2=[torch.tensor([1,2,3]),torch.tensor([4,5])]
(Здесь каждый тензор – это предложение, а каждое число в тензоре – это индекс матрицы встраивания)
doc1=pad_sequence(doc1,batch_first=True)
doc2=pad_sequence(doc2,batch_first=True)
batch=pad_sequence([doc1,doc2],batch_first=True)
Это вызовет ошибку, потому что длина самого длинного предложения в первом документе больше, чем длина самого длинного предложения во втором документе.
Поэтому нам нужно дополнить каждое предложение до длины самого длинного предложения в батче.
Одно из решений заключается в том, чтобы найти длину самого длинного предложения в каждом батче и дополнить каждое предложение до этой фиксированной длины. Но функция pad_sequence в PyTorch этого не поддерживает.
Я что-то упускаю? Есть ли другой способ сделать это в PyTorch?
Я решил эту проблему, используя функцию keras:
torch.tensor(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(doc1,maxlen=longest_sent,padding='post'))
torch.tensor(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(doc2,maxlen=longest_sent,padding='post'))
Ответ или решение
Как правильно выполнить паддинг для пачки документов в PyTorch
Паддинг документов с переменной длиной — это распространенная задача в обработке естественного языка и машинном обучении. Ваша проблема связана с тем, что при использовании функции pad_sequence в PyTorch возникают ошибки, если длина предложений в разных документах не совпадает. Давайте рассмотрим, как правильно выполнить паддинг для батча документов, чтобы избежать этих трудностей.
Шаг 1: Определение проблемы
У вас есть два документа, каждый из которых состоит из переменной длины предложений, представленных в виде тензоров:
doc1 = [torch.tensor([1, 2, 3, 4]), torch.tensor([4, 5, 6]), torch.tensor([7, 5])]
doc2 = [torch.tensor([1, 2, 3]), torch.tensor([4, 5])]При попытке использования pad_sequence для паддинга документов, все предложения должны быть приведены к одной длине. Однако, если самое длинное предложение в одном документе превышает длину самого длинного предложения в другом документе, это вызывает ошибку.
Шаг 2: Решение проблемы
Для эффективного паддинга мы можем использовать следующую стратегию:
- Определите максимальную длину предложений: Пройдитесь по всем документам и найдите максимальную длину предложения в батче.
- Используйте
pad_sequence: Создайте отдельный цикл, в котором каждое предложение будет паддироваться с использованиемpad_sequence, чтобы привести все предложения к одной длине.
Пример кода
Вот пример того, как можно выполнить паддинг:
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
# Определение документов
doc1 = [torch.tensor([1, 2, 3, 4]), torch.tensor([4, 5, 6]), torch.tensor([7, 5])]
doc2 = [torch.tensor([1, 2, 3]), torch.tensor([4, 5])]
# Найдите максимальную длину предложения в батче
max_len = max(max(len(sent) for sent in doc1), max(len(sent) for sent in doc2))
# Функция для паддинга предложений
def pad_sentences(sentences, max_len):
return pad_sequence([torch.cat([s, torch.zeros(max_len - len(s))]) for s in sentences], batch_first=True)
# Паддинг документов
padded_doc1 = pad_sentences(doc1, max_len)
padded_doc2 = pad_sentences(doc2, max_len)
# Объединение документов в батч
batch = pad_sequence([padded_doc1, padded_doc2], batch_first=True)
print(batch)Заключение
Использование предложенного метода позволяет избежать проблем с различной длиной предложений в разных документах и обеспечивает правильный паддинг для успешной подачи данных в модели машинного обучения. Подход с продвижением исследуемой длины предложений по всему батчу обеспечивает гибкость и надежность. Если у вас есть дополнительные вопросы или нуждаетесь в конкретных примерах, не стесняйтесь обращаться за помощью!
Этот метод не только эффективен, но и обеспечивает наглядное понимание того, как работать с переменной длиной данных в PyTorch, что является важным аспектом для каждого специалиста в области IT и обработки данных.