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टेक्स्ट जेनरेशन के लिए RNN मॉडल बनाना

PyBooks में, आपको ऐसा एल्गोरिदम विकसित करने का काम सौंपा गया है जो टेक्स्ट जेनरेशन कर सके. प्रोजेक्ट में बुक नेम्स का ऑटो-कम्प्लीशन शामिल है. इस प्रोजेक्ट की शुरुआत करने के लिए, आप Recurrent Neural Network (RNN) पर प्रयोग करने का फैसला करते हैं. इससे आप RNNs की बारीकियाँ समझ पाएँगे, और फिर अधिक जटिल मॉडलों पर जा सकेंगे.

आपके लिए यह पहले से इम्पोर्ट किया गया है: torch, torch.nn as nn.

data वैरिएबल को Lewis Carroll की Alice's Adventures in Wonderland से एक अंश के साथ इनिशियलाइज़ किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • RNNmodel क्लास में एक RNN लेयर और एक लीनियर लेयर शामिल करें.
  • RNN मॉडल को इस प्रकार इंस्टैंशिएट करें: इनपुट साइज chars की लंबाई, हिडन साइज 16, और आउटपुट साइज chars की लंबाई.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Include an RNN layer and linear layer in RNNmodel class
class RNNmodel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNmodel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.____(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.____(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
      h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
      out, _ = self.rnn(x, h0)  
      out = self.fc(out[:, -1, :])  
      return out

# Instantiate the RNN model
model = RNNmodel(____, ____, ____)
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