Začněte nyníZačněte zdarma

Změna teplotní škály pravděpodobnosti

V tomto cvičení uvidíš, jak se liší výsledná věta při použití různých hodnot parametru temperature pro škálování rozdělení pravděpodobnosti.

Funkce generate_phrase() je upravená verze funkce, kterou jsi vytvořil/a dříve, a je již načtená v prostředí. Přijímá parametry model s předtrénovaným modelem, initial_text s kontextovým textem a temperature, což je hodnota pro škálování funkce softmax().

Toto cvičení je součástí kurzu

Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Ulož seznam teplot do proměnné temperatures.
  • Iteruj přes seznam temperatures pomocí proměnné temperature.
  • Vygeneruj frázi pomocí přednahrané funkce generate_phrase().
  • Vypiš hodnotu teploty a vygenerovanou větu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define the initial text
initial_text = "Spock and me "

# Define a vector with temperature values
____ = [0.2, 0.8, 1.0, 3.0, 10.0]

# Loop over temperatures and generate phrases
for ____ in temperatures:
	# Generate a phrase
	phrase = ____(model, initial_text, temperature)
    
	# Print the phrase
	print('Temperature {0}: {1}'.format(____, ____))
Upravit a spustit kód