Pytorch کے ساتھ سکریچ سے کوڈنگ ٹرانسفارمر || تربیت | تشخیص || وضاحت

Transformer कोडिंग सीखने के लिए एक लम्बा और विस्तृत वीडियो ट्यूटोरियल

आपने पैथॉन और मशीन लर्निंग के बेसिक ज्ञान के साथ अब आप Transformer कोडिंग के बारे में सीखना चाहते हैं? तो इस वीडियो ट्यूटोरियल में हम आपको PyTorch के साथ Transformer कोडिंग करने के बारे में सम्पूर्ण जानकारी देंगे। यह ट्यूटोरियल कई चरणों में होगा जो आपको एक अच्छे तरीके से समझायेगा कि कैसे आप स्वयं Transformer कोडिंग कर सकते हैं।

चरण 1: लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
सबसे पहले, आपको PyTorch लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करना होगा। आप निम्नलिखित कोड का उपयोग करके PyTorch इम्पोर्ट कर सकते हैं।

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

इसके बाद, आपको Transformer कोड को स्थापित करने के लिए आवश्यक जिन अन्य लाइब्रेरीज की आवश्यकता हो उन्हें भी इम्पोर्ट करें।

चरण 2: डेटा प्रसंस्करण
ट्रान्सफॉर्मेर मॉडल को समझने के लिए हमें डेटा का प्रसंस्करण करना होगा। उदाहरण के लिए, हमारे पास एक कोरपस टेक्स्ट फ़ाइल हो सकता है जिसमें हम टेक्स्ट को पढ़ेंगे और उसे वॉकाब और एम्बेडिंग स्थापित करेंगे।

चरण 3: एम्बेडिंग बनाना
एम्बेडिंग का उपयोग सायंथेटिक प्रवृत्तियों को एक प्रासादग्रस्त स्वरूप में व्यक्त करने के लिए किया जाता है। हम अपने बिगिनिंग इम्प्लीमेंटेशन में अंतर्तिक्ष भाषा के सभी शब्दों(टोकन) के लिए एक 64-आयों का एम्बेडिंग वेक्टर बनाएंगे। हम एम्बेडिंग प्राप्त करने के लिए प्रत्येक शब्द के लिए वह वेक्टर वापस प्राप्त करने के लिए ऑफसेट की आवश्यकता होती है और ऐसे वेक्टर को ट्रान्सफॉर्मेंट भेजने के लिए एक डिप नेटवर्क मेमोरी काम में लाई होंगी |

इसके बाद, हम एक nn.Embedding नेटवर्क के माध्यम से इनपुट वाक्यांश के द्रव्यमानों के लिए एम्बेडिंग का निर्माण करते हैं

चरण 4: पोजीशनल एम्बेडिंग बनाना
ट्रान्सफॉर्मर के एक और महत्वपूर्ण हिस्सा है पोजीशनल एम्बेडिंग। पोजीशनल एम्बेडिंग का उपयोग भाषा में शब्दों के क्रमवार क्रम सहित उन्हें स्थान प्रदान करने के लिए किया जाता है। हम यहाँ पोजीशनल एम्बेडिंग बनाने के लिए nn.Embedding का उपयोग कर सकते हैं।

चरण 5: सेल्फ एटेंशन
तांत्रिक मॉडल में एक और महत्वपूर्ण भाग है सेल्फ एटेंशन। इसे सेल्फ एटेंशन की तरह देखा जा सकता है जो वि क्यारेंसी को निगरानी में रखता है। हम nn.MultiheadAttention का उपयोग करके सेल्फ एटेंशन को इम्पलीमेंट कर सकते हैं।

चरण 6: स्काल्ड डाउन और बैच नॉर्मलाइजशन
स्केल डाउन और बैच नॉर्मलाइजेशन उपयुक्त संगठन करने के लिए उपयोग किया जाता है। हम यहाँ nn.LayerNorm का उपयोग करके इसका उपयोग कर सकते हैं।

चरण 7: फीडफ़ॉरवर्ड नेटवर्क और आउटपुट लेयर
हमारे नेटवर्क का अंतिम हिस्सा फ़ोरवर्ड नेटवर्क और आउटपुट लेयर होनी चाहिए। हमने nn.Linear का उपयोग करके इसे इम्पलीमेंट करके एक फ़ीडफ़ॉरवर्ड नेटवर्क को बनाया जा सकता है।

चरण 8: ट्रेनिंग
आपके ट्रान्सफॉर्मर मॉडल को ट्रेन करने के लिए, अपने नेटवर्क, डेटासेट, और ऑप्टिमाइजर को हेल्पर फ़ंक्शन्स के माध्यम से पास करके रन लूप का उपयोग कर सकते हैं।

चरण 9: इन्फेरेंस
ट्रेनिंग के बाद, आप अपने मॉडल को इन्फेरेंस के लिए उपयोग कर सकते हैं। इसके लिए, आप एक इन्फेरेंस लूप के माध्यम से अपने नेटवर्क को परीक्षण डेटासेट पर चला सकते हैं।

इस वीडियो ट्यूटोरियल में हमने Transformer कोडिंग को स्थापित करने के लिए सक्रिय प्रक्रिया पूरी की है। यह हमें उसके अंदर और काम करने का एक मजबूट ज्ञान प्रदान करेगा।

आप अब PyTorch मे Transformer कोडिंग करने के लिए तैयार हो! आप यह वीडियो ट्यूटोरियल देखें और सीखें कि कैसे आप स्क्रैच से ट्रान्सफॉर्मर कोड कर सकते हैं। शुभकामनाएं!