今天就跟大家聊聊有关“pytorch如何实现rnn变长输入序列，方法是什么”的内容，可能很多人都不太了解，为了让大家认识和更进一步的了解，小编给大家总结了以下内容，希望这篇“pytorch如何实现rnn变长输入序列，方法是什么”文章能对大家有帮助。

pytorch实现变长输入的rnn分类

输入数据是长度不固定的序列数据，主要讲解两个部分

1、Data.DataLoader的collate_fn用法，以及按batch进行padding数据

2、pack_padded_sequence和pad_packed_sequence来处理变长序列

collate_fn

Dataloader的collate_fn参数，定义数据处理和合并成batch的方式。

由于pack_padded_sequence用到的tensor必须按照长度从大到小排过序的，所以在Collate_fn中，需要完成两件事，一是把当前batch的样本按照当前batch最大长度进行padding，二是将padding后的数据从大到小进行排序。

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])
        # 获得每个样本的序列长度
        seq_lengths = torch.LongTensor([v for v in map(len, xs)])
        max_len = max([len(v) for v in xs])
        # 每个样本都padding到当前batch的最大长度
        xs = torch.FloatTensor([pad_tensor(v, max_len) for v in xs])
        # 把xs和ys按照序列长度从大到小排序
        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)

定义完collate类以后，在DataLoader中直接使用

train_data = Data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32, num_workers=0, collate_fn=Collate())

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()

pack_padded_sequence将一个填充过的变长序列压紧。输入参数包括

input（Variable）- 被填充过后的变长序列组成的batch data

lengths (list[int]) - 变长序列的原始序列长度

batch_first (bool,optional) - 如果是True,input的形状应该是(batch_size,seq_len,input_size)

返回值：一个PackedSequence对象，可以直接作为rnn，lstm，gru的传入数据。

用法：

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence
# x是填充过后的batch数据，seq_lengths是每个样本的序列长度
packed_input = pack_padded_sequence(x, seq_lengths, batch_first=True)

RNN模型

定义了一个单向的LSTM模型，因为处理的是变长序列，forward函数传入的值是一个PackedSequence对象，返回值也是一个PackedSequence对象

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)
        # 分类类别数目为2
        self.fc = nn.Linear(in_features=hid_size, out_features=2)
    def forward(self, x):
        '''
        :param x: 变长序列时，x是一个PackedSequence对象
        :return: PackedSequence对象
        '''
        # 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)

torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()

这个操作和pack_padded_sequence()是相反的，把压紧的序列再填充回来。因为前面提到的LSTM模型传入和返回的都是PackedSequence对象，所以我们如果想要把返回的PackedSequence对象转换回Tensor，就需要用到pad_packed_sequence函数。

参数说明：

sequence (PackedSequence) �C 将要被填充的 batch

batch_first (bool, optional) �C 如果为True，返回的数据的形状为(batch_size,seq_len,input_size)

返回值: 一个tuple，包含被填充后的序列，和batch中序列的长度列表。

用法：

# 此处lstm_out是一个PackedSequence对象
output, _ = pad_packed_sequence(lstm_out)

返回的output是一个形状为(batch_size,seq_len,input_size)的tensor。

总结

1、pytorch在自定义dataset时，可以在DataLoader的collate_fn参数中定义对数据的变换，操作以及合成batch的方式。

2、处理变长rnn问题时，通过pack_padded_sequence()将填充的batch数据转换成PackedSequence对象，直接传入rnn模型中。通过pad_packed_sequence()来将rnn模型输出的PackedSequence对象转换回相应的Tensor。

补充：pytorch实现不定长输入的RNN / LSTM / GRU

情景描述

As we all know，RNN循环神经网络（及其改进模型LSTM、GRU）可以处理序列的顺序信息，如人类自然语言。但是在实际场景中，我们常常向模型输入一个批次（batch）的数据，这个批次中的每个序列往往不是等长的。

pytorch提供的模型（nn.RNN,nn.LSTM,nn.GRU）是支持可变长序列的处理的，但条件是传入的数据必须按序列长度排序。本文针对以下两种场景提出解决方法。

1、每个样本只有一个序列：(seq,label)，其中seq是一个长度不定的序列。则使用pytorch训练时，我们将按列把一个批次的数据输入网络，seq这一列的形状就是(batch_size, seq_len)，经过编码层（如word2vec）之后的形状是(batch_size, seq_len, emb_size)。

2、情况1的拓展：每个样本有两个（或多个）序列，如(seq1, seq2, label)。这种样本形式在问答系统、推荐系统多见。

通用解决方案

定义ImprovedRnn类。与nn.RNN,nn.LSTM,nn.GRU相比，除了此两点【①forward函数多一个参数lengths表示每个seq的长度】【②初始化函数(__init__)第一个参数module必须指定三者之一】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则自动按lengths排序，并且返回值package.unsorted_indices可用于恢复原顺序
        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参数一般不需要，因为lengths列表中一般含最大值。但分布式训练时是将一个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)
        """
        此处略去rnn1和rnn2的后续计算，当前网络最后计算结果记为prediction
        """
        return prediction

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