摘要：
式
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这里的预测过程不是图
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这里的翻译好像有点问题，强制教学不是不包括eos，而是不包括最后一个词元（因为解码器接受的输入长度是固定的，这里要插入bos，就要忽视最后一个词元）。代码是这么表示的，英文版也是这么写的 l.sum().backward()可能改成l.mean().backward()更标准一点 阅读全文
摘要：
回忆一下，super(MaskedSoftmaxCELoss, self).forward就相当于直接计算损失函数，这是nn.Module的普遍做法；还要注意nn.CrossEntropyLoss会对传入的数据做
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这里的nn.GRU只传入了参数num_inputs和num_hiddens，那么为什么没有num_outputs呢？难道跟从零开始实现的代码一样，有num_inputs=num_outputs吗？实际上不是的，我们的GRU只会输出隐状态，最终的输出状态是需要再连接一个全连接层什么的。我们去看d2l. 阅读全文
