शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर बनाना

PyBooks में, आपको राइटर्स की राइटर्स ब्लॉक में मदद के लिए एक ऑटोमैटिक टेक्स्ट जेनरेटर पर काम करने का काम सौंपा गया है. GANs (Generative Adversarial Networks) का उपयोग करके, आपको विश्वास है कि आप ऐसा सिस्टम बना सकते हैं जहाँ एक नेटवर्क, जेनरेटर, नया टेक्स्ट बनाए और दूसरा नेटवर्क, डिस्क्रिमिनेटर, उसकी प्रामाणिकता का आकलन करे. ऐसा करने के लिए, आपको जेनरेटर और डिस्क्रिमिनेटर दोनों नेटवर्क को इनिशियलाइज़ करना होगा. ये नेटवर्क फिर एक-दूसरे के खिलाफ ट्रेन किए जाएँगे ताकि नया और विश्वसनीय टेक्स्ट बन सके.

आपके लिए निम्नलिखित इम्पोर्ट किया गया है: torch, torch.nn as nn.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ टेक्स्ट के लिए डीप लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Generator क्लास को परिभाषित करें, जिसमें क्रमिक डेटा के लिए एक लीनियर लेयर और एक sigmoid एक्टिवेशन फंक्शन हो.
  • Generator क्लास के forward() मेथड में इनपुट को परिभाषित मॉडल से पास करें.
  • वही लेयर्स और एक्टिवेशन फंक्शन के साथ एक Discriminator क्लास परिभाषित करें, आयामों को परिभाषित करते समय सावधानी रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
कोड संपादित करें और चलाएँ