本文主要是介绍python-pytorch seq2seq+attention笔记0.5.00，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
python-pytorch seq2seq+attention笔记0.5.00
- 1. LSTM模型的数据size
- 2. 关于LSTM的输入数据包含hn和cn时，hn和cn的size
- 3. LSTM参数中默认batch_first
- 4. Attention机制的三种算法
- 5. 模型的编码器
- 6. 模型的解码器
- 7. 最终模型
- 8. 数据的准备
- 9. 遇到的问题
- 10. 完整代码
1. LSTM模型的数据size
一定是按这个来：维度(batch_size, seq_length, embedding_dim) 是一个三维的tensor；其中，batch_size指每次输入的文本数量；seq_length指每个文本的词语数或者单字数；embedding_dim指每个词语或者每
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