pad_packed_sequence 在 pytorch 中如何工作？
How does pad_packed_sequence work in pytorch?
pytorch 中 LSTM 的输出：
我将输入作为打包序列（双向 LSTM）然后仅根据文档
output 被打包并且 h_n、c_n 作为张量返回？在将 pad_packed_sequence 函数应用到 output 以解压缩它之后，如何将隐藏状态作为张量获取？我在某处看到这段代码：pad_packed_sequence(output)[0]，为什么我们必须在这里取0-index？同样对于最后的隐藏状态和单元状态，我使用 h_n[0],h_n[1] 和 c_n[0],c_n[1] 获得张量。在这种情况下，完成 0 和 1 索引以获得前向和后向隐藏状态和单元状态。我不明白 output 的 0 索引，为什么 h_[n] 和 c_[n] 也没有作为打包序列返回？
我们应该取 0-index，因为 pad_packed_sequence returns 输出和 output_lengths.
pytorch 中 LSTM 的输出：output 被打包并且 h_n、c_n 作为张量返回？在将 pad_packed_sequence 函数应用到 output 以解压缩它之后，如何将隐藏状态作为张量获取？我在某处看到这段代码：pad_packed_sequence(output)[0]，为什么我们必须在这里取0-index？同样对于最后的隐藏状态和单元状态，我使用 h_n[0],h_n[1] 和 c_n[0],c_n[1] 获得张量。在这种情况下，完成 0 和 1 索引以获得前向和后向隐藏状态和单元状态。我不明白 output 的 0 索引，为什么 h_[n] 和 c_[n] 也没有作为打包序列返回？
我们应该取 0-index，因为 pad_packed_sequence returns 输出和 output_lengths.