1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Deep Learning for Text with PyTorch
Connected

道练习

Tvorba RNN modelu pro text

Jako datový analytik v PyBooks se často setkáváš s datovými sadami obsahujícími sekvenční informace – například záznamy o interakcích se zákazníky, časové řady nebo textové dokumenty. RNN sítě dokážou taková data efektivně analyzovat a vytěžit z nich cenné poznatky. V tomto cvičení se ponoříš do datasetu Newsgroup, který byl za tebe předem zpracován a zakódován. Dataset obsahuje články z různých kategorií. Tvým úkolem je použít RNN k zařazení těchto článků do tří kategorií:

rec.autos, sci.med a comp.graphics.

Načteno pro tebe je: torch, nn, optim.

Navíc jsou pro tebe předem načteny parametry input_size, hidden_size (32), num_layers (2) a num_classes.

Toto i následující cvičení využívají dataset fetch_20newsgroups z knihovny sklearn.

说明

100 XP
  • Doplň třídu RNN o vrstvu RNN a plně propojenou lineární vrstvu.
  • Inicializuj model.
  • Trénuj RNN model po dobu deseti epoch s nulováním gradientů.