PackedSequence

class torch.nn.utils.rnn.PackedSequence(data, batch_sizes=None, sorted_indices=None, unsorted_indices=None) [source]

Содержит данные и список batch_sizes упакованной последовательности.

Все модули RNN принимают упакованные последовательности в качестве входных данных.

Примечание

Экземпляры этого класса не должны создаваться вручную. Они предназначены для создания функциями, такими как pack_padded_sequence().

Размеры пакета представляют количество элементов на каждом шаге последовательности в пакете, а не изменяющиеся длины последовательностей, переданные в pack_padded_sequence(). Например, если заданы данные abc и x, PackedSequence будет содержать данные axbc с batch_sizes=[2,1,1].

Переменные

• data (Tensor) – Tensor, содержащий упакованную последовательность
• batch_sizes (Tensor) – Tensor целых чисел, содержащий информацию о размере пакета на каждом шаге последовательности
• sorted_indices (Tensor, необязательно) – Tensor целых чисел, показывающий, как эта PackedSequence построена из последовательностей.
• unsorted_indices (Tensor, необязательно) – Tensor целых чисел, показывающий, как восстановить исходные последовательности в правильном порядке.

Примечание

data может находиться на произвольном устройстве и иметь произвольный тип данных. sorted_indices и unsorted_indices должны быть torch.int64 тензорами на том же устройстве, что и data.

Однако, batch_sizes всегда должен быть тензором на CPU torch.int64.

Это условие сохраняется в классе PackedSequence, и во всех функциях, создающих :class:PackedSequence в PyTorch (т. е. они передают только тензоры, соответствующие этому условию).

batch_sizes: Tensor

Псевдоним для поля номер 1

count(value, /)

Возвращает количество вхождений значения.

data: Tensor

Псевдоним для поля номер 0

index(value, start=0, stop=9223372036854775807, /)

Возвращает первый индекс значения.

Вызывает ValueError, если значение отсутствует.

property is_cuda

Возвращает True, если self.data хранится на GPU

is_pinned() [source]

Возвращает True, если self.data хранится в закрепленной памяти

sorted_indices: Optional[Tensor]

Псевдоним для поля номер 2

to(*args, **kwargs) [source]

Выполняет преобразование типа данных и/или устройства для self.data.

У него похожая подпись, как у torch.Tensor.to(), за исключением того, что необязательные аргументы, такие как non_blocking и copy , должны передаваться в качестве ключевых слов, а не аргументов, иначе они не будут применяться к тензорам индексов.

Примечание

Если тензор self.data уже имеет правильный torch.dtype и torch.device, то self возвращается. В противном случае возвращается копия с требуемой конфигурацией.

unsorted_indices: Optional[Tensor]

Псевдоним для поля номер 3