Capire il livello RepeatVector

Ora esplorerai come funziona il livello RepeatVector. Il livello RepeatVector aggiunge una dimensione extra al tuo insieme di dati. Ad esempio, se hai un input di forma (batch size, input size) e vuoi passarlo a un livello GRU, puoi usare un livello RepeatVector per convertire l’input in un tensore con forma (batch size, sequence length, input size).

In questo esercizio, definirai un modello che ripete un dato input un numero fisso di volte. Poi passerai un array di numpy al modello e verificherai come il modello modifica l’output.

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Istruzioni dell'esercizio

Definisci un livello RepeatVector che ripeta l’input 6 volte.
Definisci un Model che prenda in ingresso il livello di input e produca come output il vettore ripetuto.
Definisci un oggetto array di numpy con i dati [[0,1], [2,3]].
Prevedi l’output del modello passando x come input.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

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)

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