ÎncepețiÎncepe gratuit

Titluri de cărți codificate one-hot

PyBooks dorește să catalogheze și să analizeze genurile de cărți din biblioteca sa. Aplică codificarea one-hot unei liste de genuri de cărți pentru a le face lizibile de către mașină.

torch a fost deja importat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru text cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește dimensiunea vocabularului și salvează-o în vocab_size.
  • Creează vectori one-hot folosind tehnica potrivită din torch și valoarea vocab_size.
  • Creează un dicționar care mapează genurile la vectorii one-hot corespunzători, folosind o expresie de tip dicționar (dictionary comprehension); cheile dicționarului trebuie să fie genurile.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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()}')
Editează și rulează codul