Lien entre le modèle formé et le modèle d'inférence
Ici, vous allez transférer les poids entraînés du modèle entraîné vers le modèle d'inférence. Dans le modèle encodeur-décodeur, il existe trois couches avec des paramètres. Il s'agit de :
- La couche d'
GRUs de l'encodeur - La couche d'
GRUs du décodeur - La couche d'
Denses du décodeur
Les autres couches, telles que l'TimeDistributed, ne disposent d'aucun paramètre et ne nécessitent donc pas la copie des poids.
tr_en_gru``tr_de_gruPour cet exercice, vous disposez de la couche d'encodeur entraînée GRU, du décodeur entraîné GRU et de la couche d'Dense entraînée (tr_de_dense). Vous avez également accès à toutes les couches du modèle d'inférence (y compris l'encodeur), telles que la couche d'GRU de l'encodeur (en_gru), la couche d'GRU du décodeur (de_gru) et la couche d'Dense (de_dense).
Cet exercice fait partie du cours
Traduction automatique avec Keras
Instructions
- Chargez les poids de la couche d'
GRUs de l'encodeur formé. - Définissez les poids de la couche d'
GRUur de l'encodeur du modèle d'inférence. - Chargez les poids pour la couche d'
GRUs du décodeur (entraînée) et définissez les poids dans le modèle d' . - Chargez les poids de la couche d'
Denses du décodeur (entraînés) et définissez les poids dans le modèle d'inférence.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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(____.____)