Question

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Keras文档可以在此处进行改进。阅读完此内容后，我仍然不明白它的确切功能： Keras.io.preprocessing.sequence.pad_sequences

有人可以阐明此功能的作用，并提供一个理想的例子吗？

参考资料：

Answer 1

pad_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，这是通过在每个序列的开头填充0来完成的，直到每个序列的长度与最长序列的长度相同。

例如

>>> 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，因此它们的长度匹配[3, 4, 5, 6] 。

如果您想填充到序列的末尾，可以设置padding='post' 。

如果要指定每个序列的最大长度，则可以使用maxlen参数。这将截断所有序列长于maxlen 。

>>> 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。

根据文档，可以使用pad_sequences控制截断。默认情况下，截断设置为pre ，这会截断序列的开始部分。如果您想截断序列的结尾部分，可以将其设置为post 。