Collegamento tra il modello addestrato e quello di inferenza

Qui trasferirai i pesi addestrati dal modello di training al modello di inferenza. Nel modello encoder–decoder ci sono tre livelli con parametri:

Il livello GRU dell'encoder
Il livello GRU del decoder
Il livello Dense del decoder

Gli altri livelli, come TimeDistributed, non hanno parametri e quindi non richiedono la copia dei pesi.

Per questo esercizio ti sono stati forniti il livello GRU dell'encoder addestrato (tr_en_gru), il livello GRU del decoder addestrato (tr_de_gru) e il livello Dense addestrato (tr_de_dense). Hai anche accesso a tutti i livelli del modello di inferenza (incluso l'encoder), come il livello GRU dell'encoder (en_gru), il GRU del decoder (de_gru) e il livello Dense (de_dense).

Questo esercizio fa parte del corso

Traduzione automatica con Keras

Visualizza corso

Istruzioni dell'esercizio

Carica i pesi del livello GRU dell'encoder addestrato.
Imposta i pesi del livello GRU dell'encoder nel modello di inferenza.
Carica i pesi del livello GRU del decoder (addestrato) e impostali nel modello di inferenza.
Carica i pesi del livello Dense del decoder (addestrato) e impostali nel modello di inferenza.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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(____.____)

Modifica ed esegui il codice