パート2：GRUモデルを理解する

Keras モデルで任意サイズのバッチを受け付ける方法を見ていきます。任意サイズのバッチを受け付けられることは、多くの理由で重要です。例えば、モデル側を変更せずに、学習時に異なるバッチサイズを試せるようになります。

この演習では、keras と numpy（np として）がすでにインポートされています。

シーケンス長 3、入力サイズ 4 のデータに対して、任意サイズのバッチを受け付ける入力レイヤーを定義します。
10 個の隠れユニットを持つ GRU レイヤーを定義し、前段の入力を受け取り出力を生成します。
入力レイヤーを入力とし、GRU レイヤーの出力を出力とする model という Model を定義します。モデル定義には keras.models.Model(<argument>=<value>) の構文を使えます。
x1 と x2 の両方に対してモデル出力を予測します。