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【代码】PyTorch 深度学习实践 第3讲。

【代码】PyTorch 深度学习实践 第2讲。

方法描述：首先我们可以将“hello”中每个字母对应一个索引，之后得到输入“hello”和输出“ohlol”的编码分别为10223和31232。对编码中的每一个数字，都可以转换成一个四维张量（通过在对应张量对应索引填充为1，其余填充为0），如下图所示。这样我们的输入序列有5个元素，每个元素的维度为4。任务描述：我们需要训练一个模型，输入是“hello”，使输出是“ohlol”。四、Embedding。

一、RNN简介RNN网络最大的特点就是可以处理序列特征，就是我们的一组动态特征。比如，我们可以通过将前三天每天的特征（是否下雨，是否有太阳等）输入到网络，从而来预测第四天的天气。我们可以看RNN的网络结构如下：二、RNN Cell用法。