One-hot एन्कोडेड बुक टाइटल्स
PyBooks अपनी लाइब्रेरी में बुक जेनर को कैटलॉग और विश्लेषित करना चाहता है। बुक जेनर की सूची पर one-hot एन्कोडिंग लागू करें ताकि वे मशीन-रीडेबल बन जाएँ.
torch आपके लिए इम्पोर्ट किया जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग
अभ्यास निर्देश
- शब्दावली का आकार निर्धारित करें और उसे
vocab_sizeमें सेव करें. - उपयुक्त
torchतकनीक औरvocab_sizeका उपयोग करके one-hot वेक्टर बनाएँ. - डिक्शनरी कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करके एक डिक्शनरी बनाएँ जो जेनर को उसके संबंधित one-hot वेक्टर से मैप करे; डिक्शनरी की keys जेनर होने चाहिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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()}')