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“我想表达的是elmo的输出不是像楼主说的word2vec一样固定的字向量。不过我的回答也有问题，想帮忙就还是应该好好解答，偷懒没说清楚还来一句让楼主自己看确实不合适 【 在 bb9696aa (一只渣渣) 的大作中提到: 】 : 。。。兄弟 还是你再看看吧”
“elmo本来就是这样，没有每个字的向量的...楼主可以再看一看elmo相关概念呢... 【 在 boomhaha (Melon) 的大作中提到: 】 : 就是想想word2vec一样，拿个每个字的向量表示。我看官方给的都是一句话表示成一个向量，我现在想要的是一个字的向量。”
“不太懂楼主的问题？楼主想提取什么样的字向量？楼主指的句子级的是什么？”
“四块titan一块1080ti....”
“哇你这问题很深刻啊，我一时都不知道如何回答，抛开RNN能用在不定长序列的优点，RNN还有什么优势。 我觉得我可以说一个，比如一个长度为100的序列，假设网络已经学到了词组ABC的意思，但ABC从来没有出现在过位置0 1 2，RNN只要在其他位置见过ABC也能推断位置在0 1 2的ABC的意思。但对于MLP就不一样了只要…”
“用pytorch”
“我当初也是这样，我不会像别人那样可能劝你放弃，我觉得既然有困难就想办法克服，有的人有GPU却依然半瓶醋，如果你有才能和毅力却仅仅因为没有GPU而放弃就太可惜了。你现在只是需要有人指一条学习道路，你可以多去谷歌搜索深度学习入门，深度学习学习路线之类的关键词，然后你可能会发现基本都是吴恩达，CS231，花书之类的，你就挨着…”
“BP掌握计算图的求导过程和优化器的优化过程即可”
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