摘要：
笔记摘抄 1. 问题描述 已知 [k, k+n)时刻的正弦函数，预测 [k+t, k+n+t)时刻的正弦曲线。 因为每个时刻曲线上的点是一个值，即feature_len=1 如果给出50个时刻的点，即seq_len=50 如果只提供一条曲线供输入，即batch=1 输入的shape=[seq_len 阅读全文
摘要：
笔记摘抄 1. 词嵌入 nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weigh 阅读全文
摘要：
1. nn.Linear() nn.Linear()：用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量 一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[bat 阅读全文
摘要：
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad() 阅读全文