sequence_conv

paddle.static.nn. sequence_conv ( input, num_filters, filter_size=3, filter_stride=1, padding=True, padding_start=None, bias_attr=None, param_attr=None, act=None, name=None ) [源代码]

  1. 该 API 的输入只能是 LoDTensor，如果您需要处理的输入是 Tensor 类型，请使用 paddle.nn.functional.conv2d 。

  2. 参数 padding 为无用参数，将在未来的版本中被移除。

在给定的卷积参数下（如卷积核数目、卷积核大小等），对输入的变长序列（sequence）LoDTensor 进行卷积操作。默认情况下，该 OP 会自适应地在每个输入序列的两端等长地填充全 0 数据，以确保卷积后的序列输出长度和输入长度一致。支持通过配置 padding_start 参数来指定序列填充的行为。

这里详细介绍数据填充操作的细节：
对于一个 min-batch 为 2 的变长序列输入，分别包含 3 个、1 个时间步（time_step），
假设输入 input 是一个[4, N]的 float 类型 LoDTensor，为了方便，这里假设 N = 2
    input.data = [[1, 1],
                  [2, 2],
                  [3, 3],
                  [4, 4]]
    input.lod = [[0, 3, 4]]

即输入 input 总共有 4 个词，每个词被表示为一个 2 维向量。

Case1:

若 padding_start = -1，filter_size = 3，
则两端填充数据的长度分别为：
    up_pad_len = max(0, -padding_start) = 1
    down_pad_len = max(0, filter_size + padding_start - 1) = 1

则以此填充后的输入数据为：
    data_aftet_padding = [[0, 0, 1, 1, 2, 2],
                          [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                          [2, 2, 3, 3, 0, 0],
                          [0, 0, 4, 4, 0, 0]]

它将和卷积核矩阵相乘得到最终的输出，假设 num_filters = 3：
    output.data = [[ 0.3234, -0.2334,  0.7433],
                   [ 0.5646,  0.9464, -0.1223],
                   [-0.1343,  0.5653,  0.4555],
                   [ 0.9954, -0.1234, -0.1234]]
    output.shape = [4, 3]     # 3 = num_filters
    output.lod = [[0, 3, 4]]  # 保持不变

参数

  • input (Variable) - 维度为 \(（M, K)\) 的二维 LoDTensor，仅支持 lod_level 为 1。其中 M 是 mini-batch 的总时间步数，K 是输入的 hidden_size 特征维度。数据类型为 float32 或 float64。

  • num_filters (int) - 滤波器的数量。

  • filter_size (int，可选) - 滤波器的高度（H）；不支持指定滤波器宽度（W），宽度固定取值为输入的 hidden_size。默认值为 3。

  • filter_stride (int，可选) - 滤波器每次移动的步长。目前只支持取值为 1，默认为 1。

  • padding (bool，可选) - 此参数不起任何作用，将在未来的版本中被移除。 无论 padding 取值为 False 或者 True，默认地，该函数会自适应地在每个输入序列的两端等长地填充全 0 数据，以确保卷积后的输出序列长度和输入长度一致。默认填充是考虑到输入的序列长度可能会小于卷积核大小，这会导致无正确计算卷积输出。填充为 0 的数据在训练过程中不会被更新。默认为 True。

  • padding_start (int，可选) - 表示对输入序列填充时的起始位置，可以为负值。负值表示在每个序列的首端填充 |padding_start| 个时间步（time_step）的全 0 数据；正值表示对每个序列跳过前 padding_start 个时间步的数据。同时在末端填充 \(filter\_size + padding\_start - 1\) 个时间步的全 0 数据，以保证卷积输出序列长度和输入长度一致。如果 padding_start 为 None，则在每个序列的两端填充 \(\frac{filter\_size}{2}\) 个时间步的全 0 数据；如果 padding_start 设置为 0，则只在序列的末端填充 \(filter\_size - 1\) 个时间步的全 0 数据。默认为 None。

  • bias_attr (ParamAttr，可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • param_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • act (str，可选) – 应用于输出上的激活函数，如 tanh、softmax、sigmoid，relu 等，支持列表请参考 激活函数，默认值为 None。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

和输入序列等长的 LoDTensor，数据类型和输入一致，为 float32 或 float64。

代码示例

import paddle
paddle.enable_static()

x = paddle.static.data(name='x', shape=[-1, 10], dtype='float32', lod_level=1)
x_conved = paddle.static.nn.sequence_conv(input=x, num_filters=2, filter_size=3, padding_start=-1)