伯禹ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版——task02

一、分词工具

1. spacy
2. nltk

二、时序数据的采样

1.随机采样

随机采样是根据时间步长划分出若干子序列即样本，每个子序列长度为时间步长，batch_size决定了抽取几个样本，也就是抽取batch_size个子序列，最终得出的采样结果是batch_size*num_steps的矩阵。注意X出现次数不是batch_size，并且每个样本最多出现一次

2.相邻采样

相邻采样是根据batch_size等分序列得到batch_size个子序列，然后将子序列堆叠到一块，各子序列按照时间步长取整划分若干子子序列，由于子子序列是堆叠到一起的，类似于一个桶，也就是得到了若干个桶,每个桶就是一个样本结果，即batch_size*num_steps的矩阵

三、rnn流程

1.定义损失函数

2.定义优化函数

3.定义迭代次数，对接下来命令进行迭代循环

4.定义采样方法

5.在抽出样本后分离隐藏状态，减少计算开销

6.定义rnn模型，并带入样本进行计算输出

7.计算损失函数值

8.梯度清零，方向传播进行计算参数

9.梯度剪裁

10.优化函数进行优化，更新参数

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