Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/8/python-3.x/15.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

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Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Python 我们能用pad\u压缩序列做自回归吗？_Python_Python 3.x_Deep Learning_Pytorch - Fatal编程技术网
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Python 我们能用pad\u压缩序列做自回归吗？

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Python 我们能用pad\u压缩序列做自回归吗？,python,python-3.x,deep-learning,pytorch,Python,Python 3.x,Deep Learning,Pytorch,我很好奇我们是否想用自回归的方法。是否可以使用pad_-packed_序列和pack_-padded_序列输入到某个循环网络来实现？因为我们需要等待timestep t的输出。鉴于这种情况，我们无法收集所有预测并打包它们。那我该怎么办呢。有没有办法做到这一点而不循环到每个时间步？另外，如果我想在批处理中这样做，有可能吗 多谢各位

我很好奇我们是否想用自回归的方法。是否可以使用pad_-packed_序列和pack_-padded_序列输入到某个循环网络来实现？因为我们需要等待timestep t的输出。鉴于这种情况，我们无法收集所有预测并打包它们。那我该怎么办呢。有没有办法做到这一点而不循环到每个时间步？另外，如果我想在批处理中这样做，有可能吗

多谢各位