下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图（其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候，根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。）
在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence, 当使用双向RNN的时候, 必须要使用 pack_padded_sequence !! .否则的话, pytorch 是无法获得 序列的长度, 这样也无法正确的计算双向 RNN/GRU/LSTM 的结果.
但是在使用 pack_padded_sequence 时有个问题, 即输入 mini-batch 序列的长度必须是从长到短排序好的, 当mini-batch 中的样本的顺序非常的重要的话, 这就有点棘手了. 比如说, 每个 sample 是个 单词的 字母级表示, 一个 mini-batch 保存了一句话的 words. 例如：[['p', 'y', 't', 'o', 'r', 'c', 'h'], ['i', 's'], ['g'. 'o', 'o', 'd']] 为一个 mini-batch。这种情况在char-level 的模型中非常常见，先对 char-sequence进行编码，然后再对word-sequence 进行编码。
在这种情况下, 我们依然要使用 pack_padded_sequence, 所以需要先将 mini-batch 中样本排序, 之后输入到 RNN/LSTM/GRU 计算，最后再恢复成以前的顺序.
下面的代码将用来实现这种方法:
代码语言：javascript复制import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
def rnn_forwarder(rnn, inputs, seq_lengths):
"""
:param rnn: RNN instance
:param inputs: FloatTensor, shape [batch, time, dim] if rnn.batch_first else [time, batch, dim]
:param seq_lengths: LongTensor shape [batch]
:return: the result of rnn layer,
"""
batch_first = rnn.batch_first
# assume seq_lengths = [3, 5, 2]
# 对序列长度进行排序(降序), sorted_seq_lengths = [5, 3, 2]
# indices 为 [1, 0, 2], indices 的值可以这么用语言表述
# 原来 batch 中在 0 位置的值, 现在在位置 1 上.
# 原来 batch 中在 1 位置的值, 现在在位置 0 上.
# 原来 batch 中在 2 位置的值, 现在在位置 2 上.
sorted_seq_lengths, indices = torch.sort(seq_lengths, descending=True)
# 如果我们想要将计算的结果恢复排序前的顺序的话,
# 只需要对 indices 再次排序(升序),会得到 [0, 1, 2],
# desorted_indices 的结果就是 [1, 0, 2]
# 使用 desorted_indices 对计算结果进行索引就可以了.
_, desorted_indices = torch.sort(indices, descending=False)
# 对原始序列进行排序
if batch_first:
inputs = inputs[indices]
else:
inputs = inputs[:, indices]
packed_inputs = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs,
sorted_seq_lengths.cpu().numpy(),
batch_first=batch_first)
res, state = rnn(packed_inputs)
padded_res, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(res, batch_first=batch_first)
# 恢复排序前的样本顺序
if batch_first:
desorted_res = padded_res[desorted_indices]
else:
desorted_res = padded_res[:, desorted_indices]
return desorted_res
if __name__ == "__main__":
bs = 3
max_time_step = 5
feat_size = 15
hidden_size = 7
seq_lengths = [3, 5, 2]
rnn = nn.GRU(input_size=feat_size,
hidden_size=hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)
x = Variable(torch.FloatTensor(bs, max_time_step, feat_size).normal_())
using_packed_res = rnn_forwarder(rnn, x, seq_lengths)
print(using_packed_res)
# 不使用 pack_paded, 用来和上面的结果对比一下.
not_packed_res, _ = rnn(x)
print(not_packed_res)
