用np怎么实现

时间: 2023-08-17 21:10:34 浏览: 82
如果你想用NumPy实现类ChatGPT的AI,你需要先构建一个文本数据集,然后使用NumPy将其转换为数字序列。然后,你需要使用NumPy定义一个神经网络模型,该模型可以接受数字序列作为输入,并生成相应的文本输出。 以下是一个简单的示例代码,说明了如何使用NumPy实现一个基本的文本生成器模型: ```python import numpy as np # 定义数据集 text = "This is a sample text for our NumPy based AI model." chars = list(set(text)) char_to_idx = {ch:i for i,ch in enumerate(chars)} idx_to_char = {i:ch for i,ch in enumerate(chars)} text_len = len(text) vocab_size = len(chars) # 将文本转换为数字序列 text_as_int = np.array([char_to_idx[ch] for ch in text]) # 定义神经网络模型 hidden_size = 256 learning_rate = 0.1 Wxh = np.random.randn(hidden_size, vocab_size) * 0.01 Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 Why = np.random.randn(vocab_size, hidden_size) * 0.01 bh = np.zeros((hidden_size, 1)) by = np.zeros((vocab_size, 1)) # 定义softmax函数 def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0) # 定义前向传播函数 def forward_pass(inputs, hprev): xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) for t in range(len(inputs)): xs[t] = np.zeros((vocab_size,1)) xs[t][inputs[t]] = 1 hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by ps[t] = softmax(ys[t]) return xs, hs, ys, ps, hs[len(inputs)-1] # 定义损失函数 def loss_func(ps, targets): loss = 0 for t in range(len(targets)): loss += -np.log(ps[t][targets[t],0]) return loss # 定义反向传播函数 def backward_pass(xs, hs, ys, ps, targets, hprev): dWxh, dWhh, dWhy = np.zeros_like(Wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why) dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by) dhnext = np.zeros_like(hprev) for t in reversed(range(len(targets))): dy = np.copy(ps[t]) dy[targets[t]] -= 1 dWhy += np.dot(dy, hs[t].T) dby += dy dh = np.dot(Why.T, dy) + dhnext dhraw = (1 - hs[t]*hs[t]) * dh dbh += dhraw dWxh += np.dot(dhraw, xs[t].T) dWhh += np.dot(dhraw, hs[t-1].T) dhnext = np.dot(Whh.T, dhraw) for dparam in [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby]: np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam) return dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hs[len(targets)-1] # 定义训练函数 def train(text_as_int, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size, hidden_size, learning_rate, num_epochs): Wxh = np.random.randn(hidden_size, vocab_size) * 0.01 Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 Why = np.random.randn(vocab_size, hidden_size) * 0.01 bh = np.zeros((hidden_size, 1)) by = np.zeros((vocab_size, 1)) hprev = np.zeros((hidden_size, 1)) for epoch in range(num_epochs): loss = 0 for i in range(0, text_len-1): inputs = text_as_int[i:i+1] targets = text_as_int[i+1:i+2] xs, hs, ys, ps, hprev = forward_pass(inputs, hprev) loss += loss_func(ps, targets) dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby, hprev = backward_pass(xs, hs, ys, ps, targets, hprev) Wxh -= learning_rate * dWxh Whh -= learning_rate * dWhh Why -= learning_rate * dWhy bh -= learning_rate * dbh by -= learning_rate * dby if epoch % 10 == 0: sample_ix = sample(hprev, inputs, 200) txt = ''.join(idx_to_char[ix] for ix in sample_ix) print('----\n %s \n----' % (txt, )) print('Epoch: ', epoch, ' Loss: ', loss) # 定义采样函数 def sample(h, seed_ix, n): x = np.zeros((vocab_size, 1)) x[seed_ix] = 1 ixes = [] for t in range(n): h = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, h) + bh) y = np.dot(Why, h) + by p = softmax(y) ix = np.random.choice(range(vocab_size), p=p.ravel()) x = np.zeros((vocab_size, 1)) x[ix] = 1 ixes.append(ix) return ixes # 训练模型 train(text_as_int, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size, hidden_size, learning_rate, num_epochs=100) ``` 这是一个简单的模型,仅用于演示如何使用NumPy实现类ChatGPT的AI。如果你想要更复杂的模型,你需要深入学习NumPy和神经网络的相关知识。
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