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Teacher Forcing मॉडल परिभाषित करना

सभी लेयर्स बनने के बाद, अगला कदम Keras का Model ऑब्जेक्ट परिभाषित करना है. यह मॉडल पहले वाले से थोड़ा अलग है, क्योंकि नए मॉडल में दो input लेयर हैं.

आपको पिछले अभ्यास में इम्प्लीमेंट किए गए Keras लेयर्स दिए गए हैं: en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru और de_pred.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Machine Translation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • models सबमॉड्यूल से Keras का Model ऑब्जेक्ट इम्पोर्ट करें.
  • ऐसा मॉडल परिभाषित करें जो encoder input layer और decoder input layer को इनपुट (उसी क्रम में) के रूप में ले और फाइनल prediction आउटपुट करे.
  • optimizer adam और loss फंक्शन categorical_crossentropy का उपयोग करके मॉडल को compile करें.
  • मॉडल का summary प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import the Keras Model object
from tensorflow.keras.____ import ____

# Define a model
nmt_tf = ____(inputs=[____, ____], outputs=____)
# Compile the model with optimizer and loss
nmt_tf.compile(optimizer=____, ____=____, metrics=["acc"])
# Print the summary of the model
nmt_tf.____()
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