RNN time machine

RNN time machine 是一个使用循环神经网络（RNN）实现的时间机器模型。在这个模型中，数据会被加载并转换为适合RNN处理的格式。在训练过程中，输入数据X经过RNN模型得到的输出y_hat将与真实标签T进行交叉熵计算来计算损失。如果使用nn.RNN(len(vocab),num_hiddens)调用RNN模型，则输出y_hat的尺寸将为(T*bs,V)，其中T表示时间步，bs表示batch size，V表示输出的单词个数。如果是从零实现，则每个时间步的输出Y为(bs,V)，通过在dim=0上的累加得到y_hat为(T*bs,V)。

load_data_time_machine函数则是加载时光机器数据集的函数，它返回一个迭代器和词表。这个迭代器用于将数据分批次加载到模型进行训练，而词表则包含了时光机器数据集中的所有单词。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [d2l从零与简洁实现RNN](https://blog.csdn.net/python_innocent/article/details/130135431)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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