目录 前言序列模型自回归模型马尔可夫模型序列模型代码序列数据处理——文本预处理从序列模型到语言模型（过渡） 语言模型传统方法马尔可夫模型和n元语法词元统计 深度学习方法处理长序列数据随机采样顺序分区Q&A 循环神经网络背景从MLP到RNN反向传播1.通过时间反向传播（BPTT）2.反向传播梯度细节 质量度量指标——困惑度 RNN代码从0实现RNN框架梯度截断训练 简洁实现 前

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问题代码 def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save"""绘制图像列表"""figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsi

注意：安装Conda后不必再安装Python,Conda中包含Python Python安装（windows版） 官网https://www.python.org/downloads/windows/ 本次使用的版本是 python3.10.10 python -V 注意：V大写 点击下载好的安装包注意勾选下图所示的选项 添加国内的Python镜像源 注意：镜像源添加一个 清

首先要确保你的home页面有conda这栏： 在默认环境下(base)安装nb_conda conda install nb_conda 安装完毕后重启Jupyter notebook既可以看到，点击New下拉菜单就可以看到你的虚拟环境。 在这里你有可能会发现无法找到你以前创建的虚拟环境，想要让jupyternotebook查找到你之前所创建的python虚拟环境，那么这个环境必须装有ip

在学习李沐pytorch版的动手学习深度学习，在从d2l包导入torch时from d2l import torch as d2l，发现缺少一个matplotlib_inline的库，在conda中也无法安装上matplotlib_inline，在网上也没有找到比较好的解决办法，于是在github上手动下载了一个matplotlib_inline的库安装在anaconda3的总库中得以解决，总体方

使用手机简单配置Dive to Deep Learning（d2l）环境 本文可以转载，但是要注明出处 准备： 一台Android7以上的手机，内存>8G，运存>4G好的网络环境（要下载2G的数据） 一、下载应用Aidlearning 官网：http://www.aidlearning.net/ 官方现为087F3版，本文使用086b2f4 也可以在应用商店下载 二、打开应用，等待安装