BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bir üreteç ve ayrımcı oluşturma

PyBooks'ta, yazarlara yazma tıkanıklığını aşmada yardımcı olacak otomatik bir metin üretici üzerinde çalışmakla görevlendirildin. GAN'leri (Generative Adversarial Networks) kullanarak, bir ağın (üreteç) yeni metin oluşturduğu, diğer ağın (ayrımcı) ise bunun gerçekliğini değerlendirdiği bir sistem kurabileceğine inanıyorsun. Bunu yapmak için hem üreteç hem de ayrımcı ağını başlatman gerekiyor. Bu ağlar daha sonra birbirlerine karşı eğitilerek yeni ve inandırıcı metinler üretecek.

Senin için şu kütüphaneler içe aktarıldı: torch, torch.nn için nn.

Bu egzersiz

PyTorch ile Metin için Deep Learning

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Sıralı veriler için bir doğrusal katman ve bir sigmoid etkinleştirme fonksiyonu içeren Generator sınıfını tanımla.
  • Generator sınıfının forward() yönteminde girdiyi tanımladığın modelden geçir.
  • Aynı katmanlar ve etkinleştirme fonksiyonunu kullanarak, boyutları tanımlarken dikkatli olacak şekilde bir Discriminator sınıfı tanımla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır