加载本地文本数据

dltools.load_data_time_machine(batch_sizebatch_size,

num_stepsnum_steps)

方法‌这是PyTorch张量的一个方法用于将张量的数据类型转换为torch.long。

torch.long是一种整数数据类型通常用于索引或存储不需要浮点数精度的整数数据。

class

**kwargs表示继承的其他参数不一一写明的意思#vocab_size

len(vocab)def

**kwargs):#继承父类的属性和方法super().__init__(**kwargs)self.rnn_layer

rnn_layer#词汇表的长度self.vocab_size

self.rnn_layer.hidden_size#判断是否为双向循环if

not

self.rnn_layer.bidirectional:self.num_directions

1#nn.Linear用于定义线性层的类一般用于全连接层self.linear

nn.Linear(in_featuresself.num_hiddens,

out_featuresself.vocab_size)else:self.num_directions

2self.linear

self.vocab_size)#定义了数据在模型中的前向传播过程。

串联每一件事件的逻辑顺序def

forward(self,

state):#one_hot编码处理输入的X数据此时的X.shape(batch_size,

num_steps)#。

T转置之后X.shapenum_stepsbatch_size#one_hot编码之后

len(vocabX

num_hiddens#输出层:Y.shape必须是一个二维的

-1表示合并Y.shape中的num_steps与batch_size,outputs

Y.shape[-1]))return

torch.zeros((self.num_directions

batch_size,