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Why does the repeat F5 run get stuck when I set “remove all variables before execution”？

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Why does the F5 run get stuck when I set “remove all variables before execution”？  I have to click the “remove all variables ” button in the console ...

请教--关于detach

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书写得很全面细致，关于detach，请教：网上很多地方都没有讲清楚detach，特别是将其值改变了之会怎么样，例如： https://zhuanlan.zhihu.com/p/505445223 中的第一段代码，但是如果将其中“a = a0.tanh()”改为“a = a0.sin()”，如下，就可以正常运行了--没有报错，why？我的版本是2.3.0+cu121 import torch a0 = torch.tensor([1.1, 2.2, 3.3], requires_grad = True) a = a0.sin() print('a=',a) print('a.requires_grad=',a.requires_grad) a_detach = a.detach() print('a_detach=',a_detach) print('a_detach.requires_grad=', a_detach.requires_grad) a_detach.zero_() print('a_detach=',a_detach)...

“2-3,动态计算图.ipynb”讲到“求导链式法则衍生的梯度累加规则”，不太明白，请解释 我也一直在思考pytorch为何默认是梯度累加，一种解释是“梯度累加的思想很简单，就是时间换空间。具体而言，我们不在每个 batch data 梯度计算后直接更新模型，而是多算几个 batch 后，使用这些 batch 的平均梯度更新模型” https://blog.csdn.net/wxc971231/article/details/139177793

文件编排的顺序依据是？

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课件做的很好，但是文件编排似乎有些乱，顺序依据是？比如前边讲了应用层面的了，后边又讲基础 

library(prospectr) size=100 d

“向量拼接”是怎样的运算？

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 对照：  为何要称之为“向量拼接”？就是向量的线性运算

门控循环单元 （GRU） 网络与LSTM比较，各有什么优缺点？ 6.6.3中讲到：  似乎GRU改正了LSTM的缺点，那么GRU可以替代LSTM吗？

可否讲讲LSTM网络构建的必然性？LSTM为何要构建成这种形式？其中肯定有必然性，绝非偶然 

 与6.7式比较： 

希望书中能讲讲深度学习的数据量可以小于参数个数的问题

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希望书中能讲讲深度学习的数据量可以小于参数个数的问题 1、是这样吗？ 2、为何可以这样