为什么 Torch 是动态的

文章目录为什么 Torch 是动态的 为什么 Torch 是动态的 计算图要变动. 最典型的例子就是 RNN, 有时候 RNN 的 time step 不会一样, 或者在 training 和 testing 的时候, batch_size 和 time_step 也不一样, 如果用一个动态计算图的 Torch, 我们就好理解多了, 写起来也简单多了. 动态RNN(其他代码同rnn回归) #!!!!!!!!!!修改部分!!!!!!!!!! for step in range(100): dynamic_steps = np.random.randint(1, 4) # 随机 time