シーケンシャルモデルの出力を理解する
この演習では、keras.layers.GRU レイヤーの使い方を学びます。keras.layers.GRU は、GRU の機能を Layer オブジェクトとして分かりやすく提供します。
GRU レイヤーの出力形状がどうなるか、また引数を変えるとどのように変化するかを確認します。実務で GRU が出力する数値ベクトル自体を見ることはまれですが、より複雑なモデルでこれらのレイヤーを使いこなすには、出力の形と、さまざまな引数で目的の出力を得る方法をしっかり理解しておく必要があります。
ここでは keras と numpy（np として）がすでに読み込まれています。レイヤーは keras.layers.<Layer>、モデルは keras.models.Model を呼び出して利用できます。
この演習はコースの一部です
Kerasで学ぶMachine Translation
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Define the Input layer
inp = keras.layers.____(batch_shape=(____,____,5))
# Define a GRU layer that takes in inp as the input
gru_out1 = keras.layers.____(____)(____)
print("gru_out1.shape = ", gru_out1.____)