1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Tłumaczenie maszynowe z Keras
Connected

ćwiczenie

Rozumienie wyników modelu sekwencyjnego

W tym ćwiczeniu nauczysz się korzystać z warstwy keras.layers.GRU. keras.layers.GRU w wygodny sposób opakowuje funkcjonalność GRU w obiekt Layer.

Zbadasz, jak wygląda kształt wyników warstwy GRU i jak zmienia się on w zależności od podanych argumentów. W praktyce rzadko ogląda się wektory liczbowe produkowane przez GRU, jednak aby korzystać z tych warstw w bardziej złożonych modelach, musisz dobrze rozumieć kształty wyników i wiedzieć, jak uzyskać pożądany wynik za pomocą różnych argumentów.

W środowisku masz już załadowane keras oraz numpy (jako np). Dostęp do warstw uzyskasz przez keras.layers.<Layer>, a do modelu – przez keras.models.Model.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Utwórz warstwę Input o rozmiarze batcha 3, 20 krokach czasowych i 5 wymiarach, a następnie przypisz ją do zmiennej inp.
  • Utwórz warstwę GRU o rozmiarze ukrytym 10, przekaż do niej inp i wyświetl shape wyniku.