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1328060a
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7月 25, 2017
作者:
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-0
paddle/operators/rnn_design.md
paddle/operators/rnn_design.md
+64
-0
未找到文件。
paddle/operators/rnn_design.md
浏览文件 @
1328060a
...
@@ -80,6 +80,70 @@ void InferShape(const std::shared_ptr<Scope<>& scope) {
...
@@ -80,6 +80,70 @@ void InferShape(const std::shared_ptr<Scope<>& scope) {
void
CopyInSeqToOut
();
void
CopyInSeqToOut
();
```
```
## 根据长度排序
按照长度排序后,从前往后的时间步的batch size会自然地递减,这是 Net 支持的
比如:
```
origin:
xxxx
xx
xxx
-> sorted:
xx
xxx
xxxx
```
经过
`SegmentInputs`
之后,每个会有4个时间步,每个时间步的输入如下(纵向排列)
```
0 1 2 3
x x x x
x x x
x x
```
为了追踪排序前后序列的变化,这里用
```
c++
struct
SortedSeqItem
{
void
*
start
{
nullptr
};
void
*
end
{
nullptr
};
};
std
::
vector
<
SortedSeqItem
>
sorted_seqs
;
```
来追踪序列排序后的位置。
对比现有设计,只需要修改
`SegmentInputs`
和
`ConcatOutputs`
两个接口,此外添加一个
`SortBySeqLen`
的接口,
就可以支持上述变长序列,下面详细介绍。
## SegmentInputs
`SegmentInputs`
会依赖
`sorted_seqs`
的信息,将原始的序列按照排序后的序列顺序,从横向切割,转为每个step中的inputs。
即下面的转变:
```
origin:
xxxx
xx
xxx
|
|
\ /
*
0 1 2 3
x x x x
x x x
x x
```
## ConcatOutputs
`ConcatOutputs`
需要
-
将每个时间步的输出重新还原为原始输入的序列顺序(以防止Infer阶段顺序打乱)
-
将序列折叠,在batch维度上展开
## 参考文献
## 参考文献
1.
[
Tensorflow Bucketing
](
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/contrib.training/bucketing
)
1.
[
Tensorflow Bucketing
](
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/contrib.training/bucketing
)
2.
[
mxnet Bucketing
](
http://mxnet.io/how_to/bucketing.html
)
2.
[
mxnet Bucketing
](
http://mxnet.io/how_to/bucketing.html
)
...
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