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  3. PyTorch로 배우는 텍스트 딥러닝
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演習

PyTorch에서의 임베딩

PyBooks는 도서 추천 시스템으로 성과를 거두었지만, 텍스트에 담긴 일부 의미론을 반영하지는 못하고 있어요. PyTorch의 내장 임베딩 레이어는 데이터에서 직접 단어 간 관계를 학습하고 표현할 수 있습니다. 팀에서는 이 기능을 활용해 추천 시스템을 개선할 수 있는지 확인하고자 해요. 구현을 도와주실 수 있나요?

torch와 torch.nn(별칭 nn)은 이미 임포트되어 있어요.

指示

100 XP
  • words의 각 단어에 고유 인덱스를 매핑해 word_to_idx에 저장하세요.
  • word_to_idx를 PyTorch 텐서로 변환해 inputs에 저장하세요.
  • torch 모듈을 사용해 차원 수가 10인 임베딩 레이어를 초기화하세요.
  • 임베딩 레이어에 inputs 텐서를 전달하고 출력 결과를 확인하세요.