哇咔咔
PyTorch实现LSTM，用于PyTorch，预测结果为67.73%
Batch大小为256，循环次数为500次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为67.73。
得分记录
2019-04-29
Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67.71 。
23:41:37Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 67.73 。
23:01:42Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 50 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.16 。
22:44:082019-04-29
Batch Size 数据为 256 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.16 。
09:43:282019-04-28
Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 3000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.16 。
23:11:29Batch Size 数据为 512 ，Epoch循环次数为 1000 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 63.16 。
22:25:22