基于charRNN训练一个语言模型，生成不同国家的名字
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填充已给代码，简要注释tensor形状
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提交代码(不包括训练好的模型、和数据集文件)
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1页实验报告,内容需要包括以下方面：数据预处理描述，模型描述，训练可视化结果(loss), 注释中三个问题解答， 结果分析与思考
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预计需要半天完成，模型预计训练时间：本机cpu<5min
| Chinese | Russian | Spanish | German |
|---|---|---|---|
| Han | Uamanov | Sangeran | Geller |
填充“...”处的代码 （main.py注释中有详细instructions）
运行main.py文件
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How to organize a pytorch project ?
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checkpoints/: 保存训练好的模型
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data/: 数据相关文件，包括数据预处理，dataset实现
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model/: 模型定义，可以有多个模型
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utils/: 可能用到的工具函数
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main.py: 主文件，训练和测试程序的入口，可通过不同的命令来指定不同的操作和参数
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config.py : 配置文件，所以可配置的变量都集中在此，并提供默认值，这里将参数之间定义在主文件中
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requirements.txt :程序依赖的第三方库
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ReadME.me : 提供程序的必要说明
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关于__init.py__
一个目录如果包含了 init.py 文件，那么它就变成了一个包（package）。
__ init.py__ 可以为空，也可以定义包的属性和方法，但其必须存在，其它程序才能从这个目录中导入相应的模块或函数。
Conditional RNN P(xt| category, x0,x1,...)
