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
<cours>Traduction automatique avec Keras</cours>Instructions de l’exercice
- 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 ce code d’exemple.
# 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(____.____)