Python Keras.io.preprocessing.sequence.pad_序列做什么？

Keras文档可以在这里进行改进。读完这篇文章后，我仍然不明白这到底是怎么回事：

---

是否有人能说明此函数的作用，并提供一个理想的示例？

pad\u sequences

用于确保列表中的所有序列具有相同的长度。默认情况下，在每个序列的开头填充

0

，直到每个序列的长度与最长序列的长度相同

比如说

>>> pad_sequences([[1, 2, 3], [3, 4, 5, 6], [7, 8]])
array([[0, 1, 2, 3],
       [3, 4, 5, 6],
       [0, 0, 7, 8]], dtype=int32)

[3,4,5,6]

是最长的序列，因此

0

将填充到其他序列中，以便它们的长度匹配

[3,4,5,6]

如果您希望填充到序列的末尾，可以设置

padding='post'

如果要指定每个序列的最大长度，可以使用

maxlen

参数。这将截断比

maxlen

长的所有序列

>>> pad_sequences([[1, 2, 3], [3, 4, 5, 6], [7, 8]], maxlen=3)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [0, 7, 8]], dtype=int32)

现在每个序列的长度改为3

根据这一点，我们可以用pad_序列控制截断。默认情况下，截断设置为

pre

，这将截断序列的开始部分。如果您希望截断序列的结束部分，可以将其设置为

post

一些示例：

>>来自keras.preprocessing.sequence import pad\u sequences
>>>a=[[1,2,3]，[3,4,5,6]，[7,8]]
>>>#在序列的开头添加0
>>>pad_序列（a）
数组（[[0,1,2,3]，
[3, 4, 5, 6],
[0, 0, 7, 8]])
>>>#在序列末尾添加0
>>>填充顺序（a，padding=“post”）
数组（[[1,2,3,0]，
[3, 4, 5, 6],
[7, 8, 0, 0]])
>>>#添加序列的限制长度
>>>pad_序列（a，maxlen=3）
数组（[[1,2,3]，
[4, 5, 6],
[0, 7, 8]])
>>>#在序列末尾添加限制长度
>>>padd_序列（a，maxlen=3，padding=“post”）
数组（[[1,2,3]，
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]])

当截断长度大于

maxlen

的序列时，序列的起始部分是否总是被删除，或者数字是随机选择的？@kasheemlew根据，您可以使用

pad_sequences

的

截断

参数进行控制。默认情况下，

截断

设置为

'pre'

，它截断序列的开始部分。如果您想截断序列的结束部分，可以将其设置为

'post'

@oscfri。您知道如何在不使用“重塑”的情况下对张量进行填充，因为“重塑打断”渐变会流入吗tensorflow@DeepakM正如我所知，重塑不应该破坏梯度流。我已经做了很多次了，没有任何问题。我建议你就你的问题提出一个新问题。你看过这个吗？真是一个惊人的解释。非常感谢你