Pytorchでパディングして順伝搬計算まで（LSTM） - Qiita

はじめに こんにちは、とあるIT企業の人間です。 自然言語処理の勉強のためにPytorchを使用して、LSTMモデルを実装していたところ、「お、系列長バラバラやけど、どうすんの？」と思い、自分なりに上手く書けたのでこの記事を書きました。 あくまでも我流の一手法のため、参考にしていただけるとありがたいです。 なお、関数などの詳細は公式ページを参考にしてください。 何かご指摘・質問等ございましたら、ご遠慮なくコメント欄にお願い致します。 目的 自然言語をIDで表現した状態のデータがある場合に以下の処理をスマートに実装したい 系列長がバラバラのため、パディングする。 Embedding層、LSTM層に入力する（順伝搬計算） それぞれの系列長の最終出力を抽出する。 つまり以下のような系列長が違うデータをスマートな実装で一気に処理したい、ということです。 データ例： inp = [[ 7, 3, 5