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上传时间: 2020-12-22
详细说明：文章目录为什么 Torch 是动态的
为什么 Torch 是动态的
计算图要变动. 最典型的例子就是 RNN, 有时候 RNN 的 time step 不会一样, 或者在 training 和 testing 的时候, batch_size 和
time_step 也不一样, 如果用一个动态计算图的 Torch, 我们就好理解多了, 写起来也简单多了.
动态RNN(其他代码同rnn回归)
#！！！！！！！！！！修改部分！！！！！！！！！！
for step in range(100):
dynamic_steps = np.random.randint(1, 4) # 随机 time
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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