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 填充可变长度张量列表。

pad_sequence 沿着新维度堆叠张量列表，并将它们填充到相同长度。sequences 可以是大小为 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，则输出的大小为 T x B x *，否则为 B x T x *，其中 B 是批大小（sequences 中的元素数量），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

此函数返回大小为 T x B x * 或 B x T x * 的张量，其中 T 是最长序列的长度。此函数假定序列中所有张量的尾部维度和类型相同。

参数

• sequences (list[Tensor]) – 可变长度序列的列表。

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

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

• padding_side (str, optional) – 填充序列的边。默认值：“right”。

返回

如果 batch_first 为 False，则返回大小为 T x B x * 的张量。否则返回大小为 B x T x * 的张量

返回类型

Tensor