One-hot kódování názvů knih
PyBooks chce katalogizovat a analyzovat žánry knih ve své knihovně. Použij one-hot kódování na seznam knižních žánrů, aby byly čitelné pro stroj.
torch je už naimportovaný.
Toto cvičení je součástí kurzu
Deep Learning for Text with PyTorch
Pokyny k cvičení
- Definuj velikost slovníku a ulož ji do proměnné
vocab_size. - Vytvoř one-hot vektory pomocí vhodné metody
torcha proměnnévocab_size. - Pomocí slovníkové komprehenze vytvoř slovník, který mapuje žánry na jejich odpovídající one-hot vektory; klíče slovníku by měly být názvy žánrů.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
genres = ['Fiction','Non-fiction','Biography', 'Children','Mystery']
# Define the size of the vocabulary
vocab_size = ____(____)
# Create one-hot vectors
one_hot_vectors = torch.____(____)
# Create a dictionary mapping genres to their one-hot vectors
one_hot_dict = {____: ____[i] for i, genre in enumerate(genres)}
for genre, vector in one_hot_dict.items():
print(f'{genre}: {vector.numpy()}')