Modifier l’échelle de probabilité
Dans cet exercice, vous allez observer la différence dans la phrase générée lorsque vous utilisez différentes valeurs de temperature pour ajuster la distribution de probabilité.
La fonction generate_phrase() est une adaptation de celle que vous avez créée plus tôt et elle est déjà chargée dans l’environnement. Elle reçoit les paramètres model avec le modèle pré-entraîné, initial_text avec le texte de contexte, et temperature, qui est la valeur utilisée pour mettre à l’échelle la fonction softmax().
Cet exercice fait partie du cours
Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour la modélisation du langage avec Keras
Instructions
- Enregistrez la liste des températures dans la variable
temperatures. - Itérez une variable
temperaturesur la listetemperatures. - Générez une phrase à l’aide de la fonction préchargée
generate_phrase(). - Affichez la température et la phrase générée.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define the initial text
initial_text = "Spock and me "
# Define a vector with temperature values
____ = [0.2, 0.8, 1.0, 3.0, 10.0]
# Loop over temperatures and generate phrases
for ____ in temperatures:
# Generate a phrase
phrase = ____(model, initial_text, temperature)
# Print the phrase
print('Temperature {0}: {1}'.format(____, ____))