pytorch学习15-加入注意力机制的seq2seq优化流量预测
seq2seq序列到序列模型，是从一个序列生成另外一个序列。 它涉及两个过程：一个是理解前一个序列的编码器，另一个是用理解到的内容来生成新的序列的解码器。至于序列所采用的模型可以是RNN，LSTM，GRU，其它序列模型等。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似，听到一句话，理解之后，尝试组装答案，进行回答，一般用于机器翻译等NLP领域。当然用来优化我们的流量预测模型也是没问题的。
pytorch学习14-使用GPU训练
之前一直是使用CPU进行深度学习训练，最近申请下来了一块Tesla T4 GPU卡，不过是vGPU。在经历了一系列grid特殊驱动、license、重装gpu版pytorch之类的踩坑之后，终于实现了使用GPU进行训练，开启疯狂调参之路。速度从原来CPU训练一轮20分钟变成了7分钟左右，CUDA加速提升还是十分可观。
pytorch学习13-使用RNN优化流量预测
前面《pytorch学习10-流量预测实战》对流量的预测，停留在使用稠密网络（DNN），输入是当时影响流量的特征值，实质上是计算出来一种非线性空间变换，以此来推理出当时的流量。
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