Comprendre la couche RepeatVector
Vous allez maintenant découvrir le fonctionnement de la couche d'RepeatVector. La couche « RepeatVector » ajoute une dimension supplémentaire à votre ensemble de données. Par exemple, si vous disposez d'une entrée de forme (batch size, input size) et que vous souhaitez l'introduire dans une couche d'GRU, vous pouvez utiliser une couche d'RepeatVector pour convertir l'entrée en un tenseur de forme (batch size, sequence length, input size).
Dans cet exercice, vous allez définir un modèle qui répète une entrée donnée un nombre fixe de fois. Vous allez ensuite fournir un tableau d'numpy s au modèle et examiner comment celui-ci modifie le résultat.
Cet exercice fait partie du cours
Traduction automatique avec Keras
Instructions
- Définissez une couche d'
RepeatVectorqui répète l'6s de l'entrée. - Définissez une fonction de répétition (
Model) qui prend la couche d'entrée et produit le vecteur de répétition en sortie. - Définissez un objet tableau d'
numpys contenant les données[[0,1], [2,3]]. - Veuillez prédire la sortie du modèle en lui fournissant l'
x.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)