為什麼 Torch 是動態的

計算圖要變動. 最典型的例子就是 rnn, 有時候 rnn 的 time step 不會一樣, 或者在 training 和 testing 的時候, batch_size 和

time_step 也不一樣, 如果用乙個動態計算圖的 torch, 我們就好理解多了, 寫起來也簡單多了.

動態rnn(其他**同rnn回歸)

#！！！！！！！！！！修改部分！！！！！！！！！！

for step in
range
(100):
dynamic_steps = np.random.randint(1,
4)# 隨機 time step 長度
start, end = step * np.pi,
(step+ dynamic_steps)
*np.pi   # time steps 都是一樣長的
# sin ** cos
step += dynamic_steps
steps = np.linspace(start, end,
10* dynamic_steps, dtype=np.float32)
print
(len
(steps)
)# print how many time step feed to rnn
#######################  這下面又一樣了 ###########################
x_np = np.sin(steps)
# float32 for converting torch floattensor
y_np = np.cos(steps)..
.103030
3010
201030.
.

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