From d2l import torch as d2l 报错 运行环境:python3.8 jupyter notebook Windows 报错:SyntaxError: invalid syntax 解决:d2l里的l是英文字母L的小写l不是数字1,并且也不要漏掉老师的任何一行代码,注意一下自己的Python版本是否是3.x 报错:no module named d2l 解决: 首先在jupyter notebook 中输入:!pip instal...
File E:\DeepLearning\anaconda3\envs\D2L-pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\__init__.py:1--->1from._optical_flow import KittiFlow, Sintel, FlyingChairs, FlyingThings3D, HD1K2from.caltech import Caltech101, Caltech2563from.celeba import CelebA File E:\DeepLearning\anaconda3\envs\...
首先,让我们通过调用`d2l.load_data_ptb`函数来获得该数据集的数据迭代器和词表,该函数在 :numref:`sec_word2vec_data` 中进行了描述。 ```{.python .input} from d2l import mxnet as d2l Expand All @@ -27,13 +27,13 @@ data_iter, vocab = d2l.load_data_ptb(batch_size, max_window_size...
from d2l import mxnet as d2l @@ -54,7 +91,10 @@ batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) ``` 像选择超参数这类架构决策也跟 :numref:`sec_lstm`中的决策非常相似。因为我们有不同的词元,所以输入和输出都选择相同数量,即`...
from d2l import mxnet as d2l Expand All @@ -24,11 +24,11 @@ from torch import nn ## 通过后端异步处理 :begin_tab:`mxnet` 作为热身,考虑一个简单问题:我们要生成一个随机矩阵并将其相乘。让我们在NumPy和`mxnet.np`中都这样做,看看有什么不同。 作为热身,考虑一个简单问题:生成一个随机矩阵并将...
from d2l import mxnet as d2l Expand All @@ -24,11 +24,11 @@ from torch import nn ## 通过后端异步处理 :begin_tab:`mxnet` 作为热身,考虑一个简单问题:我们要生成一个随机矩阵并将其相乘。让我们在NumPy和`mxnet.np`中都这样做,看看有什么不同。 作为热身,考虑一个简单问题:生成一个随机矩阵并将...
from d2l import mxnet as d2l Expand All @@ -24,11 +24,11 @@ from torch import nn ## 通过后端异步处理 :begin_tab:`mxnet` 作为热身,考虑一个简单问题:我们要生成一个随机矩阵并将其相乘。让我们在NumPy和`mxnet.np`中都这样做,看看有什么不同。 作为热身,考虑一个简单问题:生成一个随机矩阵并将...
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