Pythonを言語として、Pytorchをフレームワークとして使用して、完全な変圧器ニューラルネットワークをゼロから書いて、トークン剤をゼロから作成して顔を抱きしめてWikipediatexteを使用してください。コードにはコメントと、最後にログ出力とモデルの保存を備えたトレーニングループも必要です。
PythonとPytorchを使用して、トランスニューラルネットワークをゼロから構築するには、かなりの時間、リソース、およびコンピューターサイエンスの知識が必要です。ガイドとして一般的な手順を提供することができますが、これは単なる一般的な概要です。

1. PytorchとHugging Face Transformers Libraryをインストールします

次のコマンドを使用して、PytorchとHugging Face Transformersをインストールできます。

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！ピップインストールトーチ
！ピップインストールトランス
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2.データセットを準備します

このタスクでは、FaceのWikipediaデータセットを使用します。次のコードを使用してデータセットをロードできます。

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変圧器から、AutoTokenizer、LineBylineTextDatasetからインポートします

tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "tokenizer_name"）
dataset = lienylineTextDataset（
    トークンザー=トークネザー、
    file_path = "path_to_wikipedia_text_file"
））
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3.モデルアーキテクチャを定義します

トランスニューラルネットワークは、エンコーダーとデコーダーで構成されています。エンコーダは入力データを処理し、デコーダーは出力を生成します。モデルアーキテクチャを定義するためのサンプルコードは次のとおりです。

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torch.nnをnnとしてインポートします
変圧器から輸入automodelから

クラストランス（NN.MODULE）：
    def __init __（self）：
        super（transformer、self）.__ init __（）
        self.encoder = automodel.from_pretrained（ "model_name"）
        self.decoder = nn.linear（768、num_labels）

    def forward（self、input_ids、attention_mask）：
        output = self.encoder（input_ids、attention_mask = attention_mask）
        出力= output [0] [:、0、：]
        出力= self.decoder（output）
        返品出力
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4.モデルとオプティマイザーを初期化します

モデルアーキテクチャを定義した後、モデルとオプティマイザーを初期化する必要があります。モデルとオプティマイザーを初期化するためのサンプルコードは次のとおりです。

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model = transformer（）。to（device）
optimizer = torch.optim.adamw（model.parameters（）、lr = learning_rate）
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5.モデルをトレーニングします

モデルをトレーニングするには、データのバッチでモデルを繰り返しトレーニングするトレーニングループを定義する必要があります。トレーニングループのサンプルコードは次のとおりです。

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Python
範囲のエポックの場合（num_epochs）：
    total_loss = 0
    Dataloaderのバッチの場合：
        optimizer.zero_grad（）
        input_ids = batch ['input_ids']。to（device）
        attention_mask = batch ['teattes_mask']。to（device）
        ラベル= batch ['labels']。to（device）
        outputs = model（input_ids、attention_mask）
        損失= Criterion（出力、ラベル）
        loss.backward（）
        optimizer.step（）
        total_loss += loss.item（）
    print（ "Epoch："、Epoch+1、 "loss："、total_loss）
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6.モデルを保存します

モデルをトレーニングした後、それをディスクに保存して、後で推論するために使用できるようにする必要があります。モデルを保存するためのサンプルコードは次のとおりです。

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torch.save（model.state_dict（）、 "model.pt"）
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注：tokenizer_name、model_name、path_to_wikipedia_text_file、num_labels、device、learning_rate、num_epochs、dataloader、および基準を特定のユースケースに基づいて適切な値に置き換える必要があります。


これが、PythonとPytorchを使用してトランスニューラルネットワークの構築に伴うステップを理解するのに役立つことを願っています。さらに質問があるか、詳細について明確にする必要があるかどうかをお気軽にお問い合わせください。