我是Pytorch的新手，我遇到了一些麻烦。 我想建立一个排名模型来判断问题及其答案的相似性（包括正确的答案和错误的答案）。我使用LSTM作为编码器。
我的模型中有两个LSTM，它们共享权重。所以我模型的输入是两个序列（问答）。但如果我使用批量，重新排序将破坏问题和答案之间的对应关系。 我该怎么办？
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也许一个起点可能是使用类似的RNN包装器https://github.com/facebookresearch/DrQA/blob/master/drqa/reader/layers.py#L20 你可以单独编码问题和asnwer（这个模块将在内部打包和解包，并负责排序），然后你可以处理编码的表示
答案 1 :(得分：0)
我已经为NLP上传了一些有用的火炬实用程序。有些可能对pack_padded_sequence有用：https://github.com/wjpjet/torch_utilities/blob/master/torch_util.py