Definición del modelo de forzamiento del profesor
Una vez creadas todas las capas, el siguiente paso sería definir un objeto Keras Model. Este modelo es ligeramente diferente al que definiste anteriormente, ya que el nuevo modelo tiene dos capas de entrada.
Se te han proporcionado las capas de Keras que implementaste en el último ejercicio, incluyendo en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru y de_pred.
Este ejercicio forma parte del curso
Traducción automática con Keras
Instrucciones del ejercicio
- Importa el objeto Keras
Modeldesde el submódulomodels. - Define un modelo que tome como entradas la capa de entrada del codificador y la capa de entrada del decodificador (en ese orden) y genere como salida la predicción final.
- Compila el modelo utilizando el optimizador
adamy la función de pérdidacategorical_crossentropy. - Imprime el resumen del modelo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# 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.____()