การเข้ารหัส one-hot สำหรับชื่อหนังสือ

PyBooks ต้องการจัดหมวดหมู่และวิเคราะห์ประเภทหนังสือในคลังของตน ให้ใช้การเข้ารหัสแบบ one-hot กับรายการประเภทหนังสือเพื่อให้เครื่องอ่านข้อมูลได้

ได้นำเข้า torch ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning สำหรับข้อความด้วย PyTorch

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

กำหนดขนาดของ vocabulary แล้วบันทึกลงใน vocab_size
สร้าง one-hot vector โดยใช้เทคนิคของ torch ที่เหมาะสมร่วมกับ vocab_size
สร้าง dictionary ที่แมปประเภทหนังสือกับ one-hot vector ที่สอดคล้องกัน โดยใช้ dictionary comprehension โดยให้ key ของ dictionary เป็นประเภทหนังสือ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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()}')

แก้ไขและรันโค้ด