大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何使用 Glove 嵌入层在 PyTorch 中处理可变长度的句子？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我正在 PyTorch 中使用 RNN 构建文本分类器。我使用的嵌入是 glove。但是，我正在向模型中提供可变长度索引引用。这将导致可变长度嵌入，我认为这是行不通的。我如何解决这个问题并使所有句子的嵌入输出长度相同？
def forWARD(self,sentencE):
embeds = self.embedding(sentencE)
hIDden = self.__init__hIDden(sizE)
output,hIDden = self.rnn(embeds,hIDden)
out = self.hIDden2out(output)
另外，如果有人能告诉我如何选择隐藏层的大小那就太好了。
在这种情况下，您的数据可以在 pytorch 中表示为具有以下形状：[seq_len,batch,vocab_size]。当您以这种方式为模型创建张量时，批量大小由您决定，序列长度是可变的。
当您使用嵌入（例如 GloVe 或 word2vec）时，您所做的是压缩词汇量（从数千到
在不知道您的嵌入层的情况下，我只需要假设它在正确的维度上运行。如果不是，则需要执行一些转置操作以确保其有效。
获得有关隐藏层大小（我假设您不在谈论您的 RNN 中的 h_0 输入）和隐藏层数量的直觉的唯一方法是不幸的是尝试一下。我什至不能给你一个猜测，因为我不知道你正在使用什么数据集或者你想要解决什么问题。机器学习中没有一刀切的政策！
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