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

ćwiczenie

Połączenie między modelem treningowym a modelem inferencyjnym

W tym ćwiczeniu przeniesiesz wytrenowane wagi z modelu treningowego do modelu inferencyjnego. W modelu enkodera-dekodera istnieją trzy warstwy z parametrami:

  • Warstwa GRU enkodera
  • Warstwa GRU dekodera
  • Warstwa Dense dekodera

Pozostałe warstwy, takie jak TimeDistributed, nie mają żadnych parametrów, więc nie wymagają kopiowania wag.

Na potrzeby tego ćwiczenia masz do dyspozycji wytrenowaną warstwę GRU enkodera (tr_en_gru), wytrenowaną warstwę GRU dekodera (tr_de_gru) oraz wytrenowaną warstwę Dense (tr_de_dense). Masz również dostęp do wszystkich warstw modelu inferencyjnego (w tym enkodera): warstwy GRU enkodera (en_gru), warstwy GRU dekodera (de_gru) oraz warstwy Dense (de_dense).

Instrukcje

100 XP
  • Wczytaj wagi wytrenowanej warstwy GRU enkodera.
  • Ustaw wagi warstwy GRU enkodera w modelu inferencyjnym.
  • Wczytaj wagi warstwy GRU dekodera (wytrenowanej) i ustaw je w modelu inferencyjnym.
  • Wczytaj wagi warstwy Dense dekodera (wytrenowanej) i ustaw je w modelu inferencyjnym.