Smartpooling #7
Smartpooling #7
Conversation
| new_lens = new_lens / new_lens.sum(1, keepdim=True) * (features.size(1) / self.smartpooling_factor) # Reducing the original length T by some factor | ||
|
|
||
| features, interp_weights = self.warp(features, new_lens) | ||
| if padding_mask is not None : |
There was a problem hiding this comment.
Padding mask oznacza które kolumny są poza danymi, więc paddingu nie skracamy, to co trzeba zrobić to skrócić te cześci unpadded, a potem sprawdzić który jest najdłuższy i spadować resztę.
…s implemented for every sequence in batch separately.
jdzikowski
force-pushed
the
jdzikowski/smartpooling
branch
from
c1d6f81 to
2acbd29
Compare
|
Tak na szybko, to to chyba jest OK, natomiast muszę do tego poolingu zrobić jakąś wizualizację żeby zobaczyć jak on działa. To co na pewno chcemy (nie wiem czy tak jest), to żeby pochodna propagowała się do wegtora z nowymi długościami - wyobrażam sobie, że to działa tak, że jak np mamy nowe długości: |
… all of the baseline results for smartpooling
Initial implementation of smartpooling operation.