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) – 将要被填充的 batch
batch_first (bool, optional) – 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
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。