टीम lookup परिभाषित करें
Shared layers एक मॉडल को एक ही weight matrix को कई स्टेप्स में उपयोग करने देती हैं. इस अभ्यास में, आप एक "team strength" लेयर बनाएँगे जो हर टीम को एक एकल संख्या से दर्शाती है. आप इस संख्या का उपयोग मॉडल में दोनों टीमों के लिए करेंगे. मॉडल हर टीम के लिए ऐसी संख्या सीखेगा जो तब भी अच्छी तरह काम करे जब टीम इनपुट डेटा में team_1 हो और तब भी जब वह team_2 हो.
games_season DataFrame आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Advanced Deep Learning
अभ्यास निर्देश
- यूनिक टीमों की संख्या गिनें.
- एक embedding लेयर बनाएँ जो हर team ID को एक ऐसी एकल संख्या से मैप करे जो उस टीम की strength दर्शाए.
- आउटपुट शेप 1 डायमेंशन का होना चाहिए (क्योंकि हम टीमों को एक ही संख्या से दर्शाना चाहते हैं).
- इनपुट लेंथ 1 डायमेंशन की होनी चाहिए (क्योंकि हर टीम ठीक एक id से दर्शाई जाती है).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Imports
from tensorflow.keras.layers import Embedding
from numpy import unique
# Count the unique number of teams
n_teams = ____(games_season[____]).shape[0]
# Create an embedding layer
team_lookup = Embedding(input_dim=n_teams,
output_dim=____,
input_length=____,
name='Team-Strength')