嗨,我正在尝试理解双向RNN。> class RNN(nn.Module):> def __init__(self,n_vocab,n_embed,hidden_size,output_size):>n_vocab+1,n_embed) ## n_vocab is unique words in dictionary ## n_embed is hyperparameter
> self.rnn= nn.RNN(n_embed, hidden_
但是有一个非常有趣的特性是PyTorch支持的,那就是nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel。它们是如何实际实现的?它们如何分离公共嵌入和同步数据?__init__( rnn=nn.Linear(10, 10), x = self.embedding(x)
x = self.rnn
我试图训练一个PyTorch神经网络来预测一维序列中的下一个值。根据PyTorch文档页面,我认为我应该能够将未批处理的输入输入到L形状的RNN中,其中L是序列的长度,H_in是输入的长度。= torch.nn.RNN(1, 1, 1)
prediction_loss =torch.nn.L1Loss()for i i