RepeatVector लेयर को समझना
अब आप देखेंगे कि RepeatVector लेयर कैसे काम करती है. RepeatVector लेयर आपके डेटासेट में एक अतिरिक्त dimension जोड़ती है. उदाहरण के लिए, अगर आपके पास इनपुट का shape (batch size, input size) है और आप उसे GRU लेयर में देना चाहते हैं, तो आप RepeatVector लेयर का उपयोग करके इनपुट को (batch size, sequence length, input size) वाले टेन्सर में बदल सकते हैं.
इस अभ्यास में, आप ऐसा मॉडल परिभाषित करेंगे जो दिए गए इनपुट को एक निश्चित संख्या में दोहराता है. फिर आप मॉडल को एक numpy array फीड करेंगे और जाँचेंगे कि मॉडल आउटपुट को कैसे बदलता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Machine Translation
अभ्यास निर्देश
- एक
RepeatVectorलेयर परिभाषित करें जो इनपुट को6बार दोहराए. - एक
Modelपरिभाषित करें जो इनपुट लेयर ले और repeat vector आउटपुट उत्पन्न करे. - एक
numpyarray ऑब्जेक्ट परिभाषित करें जिसमें डेटा[[0,1], [2,3]]हो. xको इनपुट के रूप में देकर मॉडल का आउटपुट प्रेडिक्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)