Comprendre la couche RepeatVector

Vous allez maintenant explorer le fonctionnement de la couche RepeatVector. Cette couche ajoute une dimension supplémentaire à votre jeu de données. Par exemple, si vous avez une entrée de forme (batch size, input size) et que vous souhaitez l'envoyer à une couche GRU, vous pouvez utiliser RepeatVector pour convertir l'entrée en un tenseur de forme (batch size, sequence length, input size).

Dans cet exercice, vous définirez un modèle qui répète un même vecteur d'entrée un nombre fixe de fois. Vous enverrez ensuite un tableau numpy au modèle et examinerez comment le modèle transforme la sortie.

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Instructions de l’exercice

Définissez une couche RepeatVector qui répète l'entrée 6 fois.
Définissez un Model qui prend la couche d'entrée et produit la sortie du repeat vector.
Définissez un objet tableau numpy contenant les données [[0,1], [2,3]].
Prédisez la sortie du modèle en fournissant x comme entrée.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

from tensorflow.keras.layers import Input, RepeatVector
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np

inp = Input(shape=(2,))
# Define a RepeatVector that repeats the input 6 times
rep = ____(____)(inp)
# Define a model
model = ____(____=____, ____=____)
# Define input x
x = ____.____([____,____])
# Get model prediction y
y = ____.____(____)
print('x.shape = ',x.shape,'\ny.shape = ',y.shape)

Modifier et exécuter le code