在8.5节的循环神经⽹络的从零开始实现中这个地方封装进行one_hot编码时候会报错- ‘Tensor’ object has no attribute ‘T’应该是笔误或者版本迭代的问题，实际上pytorch并不支持直接用.T进行张量的转置，常用的方法有tensor.t() or tensor.transpose(dim1,dim2)更改后的整个RNN的从零实现的完整代码：import math

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Bert作为新兴的预训练模型在很多下游自然语言处理任务中获得了很好的效果。神经机器翻译也因为Transformer架构的出现性能得到了大幅度提升。Bert做到了一个很重要的一点就是context-sensitive，也就是上下文敏感。而今天，我们就使用一下一个典型的上下文敏感的例子来测试一下各大翻译软件的性能。帮助从一个不同的角度看哪个翻译软件最好这个热门话题。我选取的例子是 a crane is

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这个是编码问题，在打开文件的时候加上编码指定即可encoding=‘UTF-8’def read_data_nmt():"""载入⼊“英语－法语”数据集。"""data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',encoding='UTF-8') as f:return

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在8.5节的循环神经⽹络的从零开始实现中这个地方封装进行one_hot编码时候会报错- ‘Tensor’ object has no attribute ‘T’应该是笔误或者版本迭代的问题，实际上pytorch并不支持直接用.T进行张量的转置，常用的方法有tensor.t() or tensor.transpose(dim1,dim2)更改后的整个RNN的从零实现的完整代码：import math

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