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演習

検証付きでモデルを学習する

ここでは、検証ステップを含めてニューラル機械翻訳モデルを学習する方法を学びます。

前の章で作成したnmtモデルが用意されています。さらに、Udacity Github Repoから取得した英語とフランス語の文でモデルを学習します。前の演習で用意された学習用の英語テキスト（tr_en）とフランス語テキスト（tf_fr）、および検証用の英語テキスト（v_en）とフランス語テキスト（v_fr）が与えられています。

モデルの学習には少し時間がかかるため、コードの実行もやや長くなります。

指示

100 XP
  • sents2seqs関数を使って、v_enとv_frを変換し、検証データを作成します。
  • sents2seqs関数を用いて、正しく前処理された入力と出力のバッチを取得します。
  • 入力（en_x）と出力（de_y）を使って、単一バッチでnmtを学習させます。
  • v_en_xとv_de_y、さらにvalid_sizeをbatch_sizeとして指定し、nmtモデルを評価して検証精度を取得します。