RNN分类器简单实现_基于Pytorch

单向RNN

复盘：自己写的时候在Dataset类里就把输入序列token化了，token化以后长短不一，dataloader没法读，所以一开始准备把padding和pack写在DataLoader的collate_fn里面，结果发现没办法做embedding，原因是pack完了以后是一个PackedSequence类的输入，embedding不认这个，人家只认Tensor，PackedSequence的对象还没发改。后面就选择在模型里token化和做padding了。鼓捣了一个下午只复现了个单向的rnn，双向rnn，gru，lstm的化把模型那边稍微改动下就能跑了，模型不是重点，重点是怎么处理不等长的数据。

顺便一提，我的输入矩阵是batch-first的，可能和刘二老师上课说的不大一样，其实就是个模型参数的问题，并不会对模型的实际性能产生什么影响。

后记：在听完若干老师的深度学习网课以后终于尝试实现经典模型的代码。没有python基础实现起来磕磕拌拌的，还是水平太差了，得多学习。刘二老师讲的还是很好的，祝老师身体健康，科研顺利。有缘再见。