《动手学深度学习》(PyTorch版)代码注释 - 35 【GRU_with_simple_way】
目录
- 说明
- 配置环境
- 此节说明
- 代码
说明
本博客代码来自开源项目：《动手学深度学习》(PyTorch版)
并且在博主学习的理解上对代码进行了大量注释，方便理解各个函数的原理和用途
配置环境
使用环境：python3.8
平台：Windows10
IDE：PyCharm
此节说明
此节对应书本上6.7节
此节功能为：门控循环单元（GRU）的简单实现
由于次节相对容易理解，代码注释量较少
代码
# 本书链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.8_mlp
# 6.7 门控循环单元（GRU）
# 注释：黄文俊
# E-mail：hurri_cane@qq.com
import numpy as np
import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
(corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size) = d2l.load_data_jay_lyrics()
num_inputs, num_hiddens, num_outputs = vocab_size, 256, vocab_size
print('will use', device)
num_epochs, num_steps, batch_size, lr, clipping_theta = 160, 35, 32, 1e2, 1e-2
pred_period, pred_len, prefixes = 40, 50, ['分开', '不分开']
# 简洁实现
lr = 1e-2 # 注意调整学习率
gru_layer = nn.GRU(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, vocab_size).to(device)
d2l.train_and_predict_rnn_pytorch(model, num_hiddens, vocab_size, device,
corpus_indices, idx_to_char, char_to_idx,
num_epochs, num_steps, lr, clipping_theta,
batch_size, pred_period, pred_len, prefixes)
print("*"*50)