为什么这么慢？(循环在DF行与独立向量)

这是一个关于深度学习的问题，因为涉及到循环神经网络和独立向量，所以需要更多的背景知识。循环神经网络是一种用于序列数据处理的神经网络，而独立向量则是将每个输入向量映射到不同的输出向量。

在深度学习中，我们通常需要处理大量的数据，而这些数据往往是以序列的形式出现的。为了处理这些序列数据，我们需要使用循环神经网络。循环神经网络是一种可以处理任意长度的序列的神经网络，它通过将前面的输入状态传递到下一个时间步，从而处理序列数据。这种网络结构在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域中非常常见。

另一方面，独立向量是深度学习中的一种技术，它可以将每个输入向量映射到不同的输出向量。这意味着，我们可以将不同的输入向量分配给不同的类别，从而提高分类的准确性。这种技术通常用于图像识别、自然语言处理等领域中。

在深度学习中，我们通常需要使用大量的计算资源来训练模型。循环神经网络和独立向量都是深度学习中常见的技术，它们可以帮助我们更好地处理数据，并提高模型的准确性。但是，由于这些技术比较复杂，我们需要花费更多的时间来学习和掌握它们。