pytorch中torch.nn.utils.rnn相关sequence的pad和pack操作

目录

一、pad_sequence

二、pack_padded_sequence

三、pad_packed_sequence

四、pack_sequence

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        自然语言处理任务中，模型的输入一般都是变长的。为了能够组成batch输入模型进行并行计算，都是要把变长的数据处理为等长的。一个简单的文本分类任务中，一般都会把输入文本做tokenize后输入到Bert或者其他如RNN等模型中，得到句子的embedding后，做一些处理然后过分类器。示例：

texts = [
    "你好我是一个NLP工程师",
    "中国人",
    "我要好好工作努力挣钱买房买车",
    "你",
    "老婆老婆老婆我爱你"
]

tokenize后

[101, 872, 1962, 2769, 3221, 671, 702, 156, 10986, 2339, 4923, 2360, 102]
[101, 704, 1744, 782, 102]
[101, 2769, 6206, 1962, 1962, 2339, 868, 1222, 1213, 2914, 7178, 743, 2791, 743, 6756, 102]
[101, 872, 102]
[101, 5439, 2038, 5439, 2038, 5439, 2038, 2769, 4263, 872, 102]

可以看出序列有长有短，需要padding！

之前都是自己手动padding来实现的，后面发现torch中已经有了相应的API能够高速快速的处理这样的问题，同时也能够处理好padding无意义的值带来的影响。下面就一起来看看torch.nn.utils.rnn中API是如何处理这些问题的吧！

一、pad_sequence

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0)

参数说明：sequences：输入的tensor数据，类型为列表或者tuple等等；

                  batch_first：决定输出中batch这一维度是否在第一维；

                  padding_value：要填充的值，一般为0

pad_sequence输出结果为一个tensor B*T*H

以上述数据为例——5句话，代码如下：

import torch
from transformers import BertTokenizer
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence,pack_padded_sequence,pack_sequence,pad_packed_sequence
if __name__ == '__main__':
    texts = [
        "你好我是一个NLP工程师",
        "中国人",
        "我要好好工作努力挣钱买房买车",
        "你",
        "老婆老婆老婆我爱你"
    ]
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext')

    # datas = [ torch.tensor(tokenizer(text)['input_ids'],dtype=torch.long)  for text in texts]
    datas = [tokenizer(text)['input_ids'] for text in texts]

    for data in datas:
        print(data)

    datas = [torch.tensor(data,dtype=torch.long) for data in datas]
    print(datas)
    pad_datas = pad_sequence(datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print(pad_datas.shape)
    print(pad_datas)

结果如下图：

 结果中长度效果16的，就自动的填充了0，使得pad_datas成为等长的，可以组成batch，输入到模型中进行并行计算。

二、pack_padded_sequence

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted=True)

参数说明：input：经过 pad_sequence 处理之后的数据，类型为tensor；

                  lengths：batch中各个序列的实际长度，如果提供的是tensor，必须是在CPU上

                  batch_first：决定输出中batch这一维度是否在第一维；

                  enforce_sorted：如果是 True ，则输入应该是按长度降序排序的序列。如果是 False ，会在函数内部进行排序。默认值为 True 。

输出返回一个 PackedSequence 对象，输出：data、batch_sizes、sorted_indices和unsorted_indices

为什么要用这个函数呢？用了这个函数有什么好处呢？什么时候可以使用这个函数呢？

顾名思义，pack就为压缩压实压紧的含义；对谁进行压缩呢？对经过padded_sequence进行压缩。经过padding后的tensor会含有很多无意义的padding_value，它对模型的效果最终有一定的影响，为了完全消除这个影响，就需要把这些无意义的padding_value进行压缩。压缩就可以采用这个pack_padded_sequence()函数了，当然这个函数压缩后的数据不是什么模型都可以使用的，一般而言，只有RNN类模型可以使用。Bert类模型应该是不支持的，Bert类要消除这个影响，需要配合attention_mask得到embedding后，手动的把padding过的位置的embedding进行处理，参见——Sentence-Bert中pooling的理解——位置实现了如何进行相应的无意义的padding_value的处理。

RNN中padding_value有何影响呢？pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence

一文中进行了详细的描述，截图如下：

 如果不处理padding_value，RNN模型每一个step中都会把batch中全部数据不管是不是padding_value都加载进模型进行计算，很明显的增加了计算量和推理时间。所以正确的做法就是跳过padding_value把所有的非padding_value数据加载进模型，从而减小计算量同时增加准确率。

if __name__ == '__main__':
    texts = [
        "你好我是一个NLP工程师",
        "中国人",
        "我要好好工作努力挣钱买房买车",
        "你",
        "老婆老婆老婆我爱你"
    ]
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext')

    # datas = [ torch.tensor(tokenizer(text)['input_ids'],dtype=torch.long)  for text in texts]
    datas = [tokenizer(text)['input_ids'] for text in texts]

    lengths = [ len(data) for data in datas]


    for data in datas:
        print(data)

    datas = [torch.tensor(data,dtype=torch.long) for data in datas]
    print('datas',datas)
    pad_datas = pad_sequence(datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print('pad_datas.shape',pad_datas.shape)
    print('pad_datas',pad_datas)

    pack_pad_datas = pack_padded_sequence(input=pad_datas,lengths = lengths ,batch_first=True, enforce_sorted=False)
    print('pack_pad_datas',pack_pad_datas)

pack_padded_sequence的结果：

pack_pad_datas PackedSequence(data=tensor([  101,   101,   101,   101,   101,  2769,   872,  5439,   704,   872,
         6206,  1962,  2038,  1744,   102,  1962,  2769,  5439,   782,  1962,
         3221,  2038,   102,  2339,   671,  5439,   868,   702,  2038,  1222,
          156,  2769,  1213, 10986,  4263,  2914,  2339,   872,  7178,  4923,
          102,   743,  2360,  2791,   102,   743,  6756,   102]), batch_sizes=tensor([5, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1]), sorted_indices=tensor([2, 0, 4, 1, 3]), unsorted_indices=tensor([1, 3, 0, 4, 2]))

把batch内序列按照长度从大到小排序后，和pack_padded_sequence对比来看：

 可以看到完美的跳过了padding_value值0。

三、pad_packed_sequence

torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0.0, total_length=None)

参数说明：sequence：PackedSequence 对象，将要被填充的一个batch数据

                  batch_first：决定输出中batch这一维度是否在第一维；

                  padding_value：填充值；

                  total_length：如果不是None，输出将被填充到长度：total_length，如果是None则会白填充到最大序列长度

函数说明：对已经压缩过的数据进行填充恢复，联合pack_padded_sequence()来看，它们之间应该是互为逆操作的。举例如下：

    pad_datas = pad_sequence(datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print('pad_datas',pad_datas)
    pack_pad_datas = pack_padded_sequence(input=pad_datas,lengths = lengths ,batch_first=True, enforce_sorted=False)
    print('pack_pad_datas',pack_pad_datas)

    origin_data = pad_packed_sequence(sequence=pack_pad_datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print('origin_data',origin_data)

结果如下：

origin_data和pad_datas是相同的，说明pad_packed_sequence()把pack_padded_sequence()压缩的结果逆向填充回去了。

这里为何要填充回来呢？因为经过pack_padded_sequence()压缩后的数据输入到RNN模型中，得到的结果也是没有padding_vaule的，维度和之前的那些没有压缩的数据对不齐，后续的操作就不好处理，则需要逆向填充回来对齐后，方便后续的操作。

RNN模型示例

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence,pack_padded_sequence,pack_sequence,pad_packed_sequence


if __name__ == '__main__':
    texts = [
        "中国人",
        "你",
        "老婆老婆"
    ]
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext')

    datas = [tokenizer(text)['input_ids'] for text in texts]
    lengths = [ len(data) for data in datas]
    datas = [torch.tensor(data,dtype=torch.float) for data in datas]
    # print('datas',datas)
    pad_datas = pad_sequence(datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print('pad_datas.shape',pad_datas.shape)
    print('pad_datas',pad_datas)
    pad_datas = torch.unsqueeze(pad_datas,dim=2)
    print('pad_datas.shape',pad_datas.shape)
    print('pad_datas', pad_datas)

    pack_pad_datas = pack_padded_sequence(input=pad_datas,lengths = lengths ,batch_first=True, enforce_sorted=False)
    print('pack_pad_datas',pack_pad_datas)

    model = nn.LSTM(input_size=1,hidden_size=3,batch_first=True,bidirectional=False)
    out, _ = model(pack_pad_datas)
    print(type(out))
    print(out)

    out = pad_packed_sequence(sequence=out,batch_first=True,padding_value=0.0)
    print(out)

模型的输出：

PackedSequence(data=tensor([[-7.6159e-01, -4.0967e-32, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -4.0967e-32, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -4.0967e-32, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -6.2395e-32, -1.4295e-04],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -0.0000e+00, -7.0377e-05],
        [-7.6159e-01, -6.2395e-32, -1.4295e-04],
        [-7.6159e-01, -6.2395e-32, -1.4295e-04]], grad_fn=), batch_sizes=tensor([3, 3, 3, 2, 2, 1]), sorted_indices=tensor([2, 0, 1]), unsorted_indices=tensor([1, 2, 0]))

要想清晰的得到每一句话的向量，还需要做后续处理，采用pad_packed_sequence()填充后如下：

这样的tensor就比较清晰的得到每一句的输出以及padding_value对应的结果都是填充的0.0。 

四、pack_sequence

torch.nn.utils.rnn.pack_sequence(sequences, enforce_sorted=True)

参数说明：sequences：输入数据，类型为list或者tuple,元素为tensor

                  enforce_sorted：True输入数据必须安装序列长度降序排列；False则不需要，函数内部会自动排序的。

函数作用：就是把输入的sequences按照特殊的顺序组装成一个PackedSequence；其实就是相当于pad_sequence()+pack_padded_sequence()。示例如下：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence,pack_padded_sequence,pack_sequence,pad_packed_sequence


if __name__ == '__main__':
    texts = [
        "中国人",
        "你",
        "老婆老婆"
    ]
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('pretrained_models/chinese-bert-wwm-ext')

    datas = [tokenizer(text)['input_ids'] for text in texts]
    lengths = [ len(data) for data in datas]
    datas = [torch.tensor(data,dtype=torch.float) for data in datas]
    print(datas)

    pad_datas = pad_sequence(datas,batch_first=True,padding_value=0)
    print('pad_datas.shape',pad_datas.shape)
    print('pad_datas',pad_datas)

    pack_pad_datas = pack_padded_sequence(input=pad_datas,lengths = lengths ,batch_first=True, enforce_sorted=False)
    print('pack_pad_datas',pack_pad_datas)
    
    pack_data = pack_sequence(datas)
    print('pack_data',pack_data)
    

结果：

 pack_pad_datas和pack_data结果一模一样

参考文章

pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence

TORCH.NN.UTILS.RNN.PAD_SEQUENCE

TORCH.NN.UTILS.RNN.PACK_SEQUENCE

TORCH.NN.UTILS.RNN.PACK_PADDED_SEQUENCE

TORCH.NN.UTILS.RNN.PAD_PACKED_SEQUENCE