动手深度学习：Datawhale循环神经网络基础实践

“Datawhale深度学习实践初体验” 在本次数据科学学习小组Datawhale的活动中，我们开启了深度学习的实战篇章。动手实践是深化理解的最佳方式，通过编写代码来学习循环神经网络（RNN）的基础知识。首先，导入必要的库，包括PyTorch的核心模块torch、torch.nn用于构建神经网络层、时间管理模块time、数学函数math、系统模块sys以及自定义的d2lzh_pytorch库，该库可能包含了一些便捷的数据加载和处理函数。 在设备选择上，代码优先尝试使用GPU（如果可用），否则默认使用CPU。接下来，加载预处理好的数据集，这里使用的是一个名为`d2l.load_data_jay_lyrics()`的函数，推测是加载了周杰伦歌词的词汇索引数据，包括corpus_indices（词序列的索引表示）、char_to_idx（字符到索引的映射）、idx_to_char（索引到字符的映射）以及vocab_size（词汇表大小）。 为了进行RNN的训练，我们需要将输入数据转换成one-hot编码形式。为此，定义了一个`one_hot`函数，它接受一个整数数组x和类别数量n_class，返回一个one-hot编码矩阵。此外，还定义了一个`to_onehot`函数，将每个样本的列转换为one-hot编码。 接着，我们初始化模型参数。这里定义了两个RNN的核心权重矩阵W_xh（输入到隐藏层）和W_hh（隐藏层到隐藏层），以及隐藏层偏置b_h，输出层权重W_hq和偏置b_q。这些参数都使用PyTorch的nn.init.normal_函数进行随机初始化，具有均值0和标准差0.01的正态分布。 这部分代码展示了深度学习实践中，如何设置环境、准备数据、定义模型参数的基本流程，特别强调了循环神经网络在处理序列数据时的基础架构。后续的代码可能涉及到RNN的实现、前向传播、损失计算、反向传播和模型训练等步骤。通过这样的实践，参与者能够更好地理解和掌握深度学习模型的构建和训练过程。