Teacher Forcing 모델 정의하기

모든 레이어를 만들었으니, 이제 Keras의 Model 객체를 정의할 차례예요. 이 모델은 입력 레이어가 두 개이므로, 앞에서 정의했던 모델과 조금 달라요.

이전 연습 문제에서 구현한 Keras 레이어인 en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru, de_pred가 제공되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 배우는 Machine Translation

강의 보기

연습 안내

models 서브모듈에서 Keras Model 객체를 가져오세요.
인코더 입력 레이어와 디코더 입력 레이어를 (그 순서대로) 입력으로 받아 최종 예측을 출력하는 모델을 정의하세요.
옵티마이저는 adam, 손실 함수는 categorical_crossentropy로 모델을 컴파일하세요.
모델의 요약 정보를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the Keras Model object
from tensorflow.keras.____ import ____

# Define a model
nmt_tf = ____(inputs=[____, ____], outputs=____)
# Compile the model with optimizer and loss
nmt_tf.compile(optimizer=____, ____=____, metrics=["acc"])
# Print the summary of the model
nmt_tf.____()

코드 편집 및 실행