Vínculo entre el modelo entrenado y el modelo de inferencia

Aquí transferirás los pesos entrenados del modelo entrenado al modelo de inferencia. En el modelo codificador-decodificador, hay tres capas con parámetros. Son los siguientes:

La capa « GRU » del codificador
La capa « GRU » del decodificador
La capa « Dense » del decodificador

Las demás capas, como TimeDistributed, no tienen ningún parámetro, por lo que no es necesario copiar los pesos.

Para este ejercicio, se te ha proporcionado la capa codificadora entrenada GRU (tr_en_gru), el decodificador entrenado GRU (tr_de_gru) y la capa entrenada Dense (tr_de_dense). También tienes acceso a todas las capas del modelo de inferencia (incluido el codificador), como la capa del codificador GRU (en_gru), el decodificador GRU (de_gru) y la capa de atención global ( Dense ) (de_dense).

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Instrucciones del ejercicio

Carga los pesos del codificador entrenado en la capa « GRU ».
Establece los pesos de la capa « GRU » del codificador del modelo de inferencia.
Carga los pesos para la capa decodificadora ( GRU ) (entrenada) y establece los pesos en el modelo de inferencia.
Carga los pesos de la capa e Dense e del decodificador (entrenada) y establece los pesos en el modelo de inferencia.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Load the weights to the encoder GRU from the trained model
en_gru_w = ____.get_weights()
# Set the weights of the encoder GRU of the inference model
en_gru.____(____)
# Load and set the weights to the decoder GRU
de_gru.____(tr_de_gru.____)
# Load and set the weights to the decoder Dense
____.set_weights(____.____)

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