Definování modelu s Teacher Forcing
Teď, když máš vytvořené všechny vrstvy, je dalším krokem definovat objekt Model z Kerasu. Tento model se mírně liší od toho, který jsi definoval/a dříve – nový model totiž obsahuje dvě vstupní vrstvy.
Máš k dispozici Keras vrstvy implementované v předchozím cvičení: en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru a de_pred.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Translation with Keras
Pokyny k cvičení
- Importuj objekt
Modelz Kerasu ze submodulumodels. - Definuj model, který přijímá vstupní vrstvu enkodéru a vstupní vrstvu dekodéru jako vstupy (v tomto pořadí) a vrací finální predikci.
- Zkompiluj model s optimalizátorem
adama ztrátovou funkcícategorical_crossentropy. - Vypiš souhrn modelu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import the Keras Model object
from tensorflow.keras.____ import ____
# Define a model
nmt_tf = ____(inputs=[____, ____], outputs=____)
# Compile the model with optimizer and loss
nmt_tf.compile(optimizer=____, ____=____, metrics=["acc"])
# Print the summary of the model
nmt_tf.____()