前言

最近在由 TensorFlow 迁移至 Pytorch， 不得不说，真的香啊。 在写模型的时候发现 Pytorch 中处理变长序列与 TensorFlow 有很大的不同， 因此此处谈谈我自己的理解。

此外， 我对 LSTM, GRU 进行了二次加工， 将对变长序列的处理封装到内部细节中，感兴趣的可以看看：NLP-Pytorch

从 LSTM 谈起[1]

首先， 注意到这里LSTM的计算公式与我们常见的LSTM有所区别，虽然区别不大，但还是要提一下，因为后面的参数初始化会有所不同：

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

-- 参数列表：

-- input_size: x 的特征维度

-- hidden_size: 隐层的特征维度

-- num_layers: LSTM 层数，默认为1

-- bias: 是否采用 bias， 如果为False，则不采用。默认为True

-- batch_first: True， 则输入输出的数据格式为 [batch_size, seq_len, feature_dim]，默认为False

-- dropout: dropout会在除最后一层外都进行dropout， 默认为0

-- bidirectional: 是否采用双向，默认为False

-- 输入数据：

-- input: [seq_len, batch_size, input_size]， 输入的特征矩阵

-- h_0: [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size], 初始时 h 状态， 默认为0

-- c_0: [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size], 初始时 cell 状态， 默认为0

-- 输出数据：

-- output: [seq_len, batch_size, num_directions * hidden_size], 最后一层的所有隐层输出

-- h_n : [num_layers * num_directions, batch, hidden_size], 所有层的最后一个时刻隐层状态

-- c_n : [num_layers * num_directions, batch, hidden_size], 所有层的最后一格时刻的 cell 状态

-- W，b参数:

-- weight_ih_l[k]: 与输入x相关的第k层权重 W 参数， W_ii, W_if, W_ig, W_io

-- weight_hh_l[k]: 与上一时刻 h 相关的第k层权重参数, W_hi, W_hf, W_hg, W_ho

-- bias_ih_l[k]: 与输入x相关的第k层 b 参数, b_ii, b_if, b_ig, b_io

-- bias_hh_l[k]: 与上一时刻 h 相关的第k层 b 参数, b_hi, b_hf, b_hg, b_ho

需要注意的一点是， LSTM中所有的W，b 参数默认采用均匀分布 :

， 有一些初始化方法能够加速收敛过程， 因此，很多情况下我们需要自己初始化这些参数，我在 NLP-Pytorch: LSTM 对LSTM 进行了简要封装。

对比 GRU [1]

同样为了更鲜明的表明参数的初始化， 这里将 GRU 搬过来：

class torch.nn.GRU(*args, **kwargs)

-- 参数列表：与 LSTM 的一致， 不赘述了

-- 输入序列：input, h_0; 与 LSTM 差不多，只是省略了 cell 状态

-- 输出序列：output, h_n; 与 LSTM 差不多，只是省略了 cell 状态

-- W，b参数:

-- weight_ih_l[k]: 与输入x相关的第k层权重 W 参数， W_ir, W_iz, W_in

-- weight_hh_l[k]: 与上一时刻 h 相关的第k层权重参数, W_hr, W_hz, W_hn

-- bias_ih_l[k]: 与输入x相关的第k层 b 参数, b_ir, b_iz, b_in

-- bias_hh_l[k]: 与上一时刻 h 相关的第k层 b 参数, b_hr, b_hz, b_hn

与LSTM 一样， W，b参数的初始化默认采用均匀分布 :

如何处理变长序列？[2]

我们知道，在文本的处理过程中，句子的长度是不一的，对于这种数据，我们往往采用 将每个句子扩充到一样的长度， 然后我们就可以使用LSTM或GRU来处理了。

但仔细一想， 又有些不对，我们将句子扩充，那么扩充的信息必然会对我们的结果产生影响，这与我们正常的思路完全不同，虽然我自己做比较实验表明，二者之间差距并不明显，但我个人认为这是数据集与初始化的关系。

那么，Pytorch 中如何处理这种变长的情况，去掉 呢，答案就是 torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()

压缩序列

压缩序列所使用的API为torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()， 其目的是将多余的 去除，获得一个干净的，最初的序列。

pack_padded_sequence(...)

-- 参数列表：

-- input: 有 的 batch 序列

-- lengths: input 中每个序列的长度

-- batch_first: 如果为True， input 必须是 [batch_size, seq_len, input_size], 参见LSTM

-- enforce_sorted: 如果为True， 那么 input 中的序列需要按照 长度递减排列

-- 返回值：

一个 PackedSequence 对象

我们获得干净的序列之后，就可以将其放入 LSTM 中了， 具体可参见我的实现：NLP-Pytorch: LSTM

解压序列

我们通过 LSTM 对压缩后的序列处理后，还需要将压缩后的信息解压缩，本质上是将数据从PackedSequence 类型转化为Tensor ，此部分主要是做 Attention 的时候会用到。

pad_packed_sequence(...)

-- 参数列表：

-- sequence： 一个PackedSequence 对象

-- batch_first:

-- padding_value: padding 该序列的values

-- total_length: Padding 到多长， 一般为None

-- Returns：

-- output: 有 padding 信息的序列输出

-- output_lengths: 每个序列没有Padding之前的长度

最后

最后，知乎上有一个很有趣的问题：你在训练RNN的时候有哪些特殊的trick， 十分值得一看，感兴趣的可以自己做一做相关的实验，ok， 就酱。

Reference