Memahami lapisan RepeatVector

Sekarang Anda akan mengeksplorasi cara kerja lapisan RepeatVector. Lapisan RepeatVector menambahkan satu dimensi ekstra ke himpunan data Anda. Misalnya, jika Anda memiliki masukan dengan bentuk (batch size, input size) dan ingin memberikannya ke lapisan GRU, Anda dapat menggunakan lapisan RepeatVector untuk mengonversi masukan menjadi tensor dengan bentuk (batch size, sequence length, input size).

Dalam latihan ini, Anda akan mendefinisikan sebuah model yang mengulang sebuah masukan tertentu sebanyak jumlah tetap. Kemudian Anda akan memberikan array numpy ke model dan menyelidiki bagaimana model mengubah keluarannya.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Penerjemahan Mesin dengan Keras

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Definisikan lapisan RepeatVector yang mengulang masukan sebanyak 6 kali.
Definisikan sebuah Model yang menerima lapisan masukan dan menghasilkan keluaran repeat vector.
Definisikan objek array numpy yang berisi data [[0,1], [2,3]].
Prediksi keluaran model dengan memberikan x sebagai masukan.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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)

Edit dan Jalankan Kode