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ट्रेंड और इंफेरेंस मॉडल के बीच लिंक

यहाँ आप ट्रेंड मॉडल से वेट्स को इंफेरेंस मॉडल में ट्रांसफर करेंगे. एन्कोडर-डीकोडर मॉडल में पैरामीटर्स वाली तीन लेयर्स होती हैं:

  • एन्कोडर GRU लेयर
  • डीकोडर GRU लेयर
  • डीकोडर Dense लेयर

अन्य लेयर्स, जैसे TimeDistributed, में कोई पैरामीटर नहीं होते, इसलिए उनके वेट्स कॉपी करने की आवश्यकता नहीं है.

इस अभ्यास के लिए, आपको ट्रेंड एन्कोडर GRU लेयर (tr_en_gru), ट्रेंड डीकोडर GRU (tr_de_gru) और ट्रेंड Dense लेयर (tr_de_dense) दी गई हैं. आपको इंफेरेंस मॉडल की सभी लेयर्स (एन्कोडर सहित) तक भी पहुँच है, जैसे एन्कोडर GRU लेयर (en_gru), डीकोडर GRU (de_gru) और Dense लेयर (de_dense).

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Machine Translation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ट्रेंड एन्कोडर GRU लेयर के वेट्स लोड करें.
  • इंफेरेंस मॉडल की एन्कोडर GRU लेयर के वेट्स सेट करें.
  • डीकोडर GRU लेयर (ट्रेंड) के वेट्स लोड करें और उन्हें इंफेरेंस मॉडल में सेट करें.
  • डीकोडर Dense लेयर (ट्रेंड) के वेट्स लोड करें और उन्हें इंफेरेंस मॉडल में सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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(____.____)
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