Začněte nyníZačněte zdarma

Sestavení generátoru a diskriminátoru

V PyBooks máš za úkol pracovat na automatickém generátoru textu, který pomůže autorům překonat tvůrčí blok. Věříš, že pomocí GAN sítí (Generative Adversarial Networks) dokážeš vytvořit systém, kde jedna síť – generátor – vytváří nový text, zatímco druhá síť – diskriminátor – hodnotí jeho věrohodnost. K tomu je potřeba inicializovat obě sítě. Ty pak budou trénovány navzájem proti sobě, aby produkovaly nový, přesvědčivý text.

Následující knihovny jsou již naimportovány: torch, torch.nn jako nn.

Toto cvičení je součástí kurzu

Deep Learning for Text with PyTorch

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Definuj třídu Generator s lineární vrstvou pro sekvenční data a aktivační funkcí sigmoid.
  • V metodě forward() třídy Generator předej vstup definovaným modelem.
  • Definuj třídu Discriminator se stejnými vrstvami a aktivační funkcí – při definování dimenzí buď pozorný/á.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define the generator class
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = nn.____(nn.____(____), nn.____())
    def forward(self, x):
        return self.____(x)

# Define the discriminator networks
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = nn.____(nn.____(____), nn.____())
    def forward(self, x):
        return self.model(x)
Upravit a spustit kód