Entendendo a camada RepeatVector

Agora você vai explorar como a camada RepeatVector funciona. A camada RepeatVector adiciona uma dimensão extra ao seu conjunto de dados. Por exemplo, se você tem uma entrada com formato (batch size, input size) e quer alimentá-la em uma camada GRU, pode usar uma camada RepeatVector para converter a entrada em um tensor com formato (batch size, sequence length, input size).

Neste exercício, você vai definir um modelo que repete uma entrada dada um número fixo de vezes. Em seguida, vai fornecer um array do numpy ao modelo e investigar como o modelo altera a saída.

Este exercício faz parte do curso

Machine Translation with Keras

Ver curso

Instruções do exercício

Defina uma camada RepeatVector que repete a entrada 6 vezes.
Defina um Model que receba a camada de entrada e produza a saída do repeat vector.
Defina um objeto array do numpy com os dados [[0,1], [2,3]].
Faça a predição da saída do modelo alimentando x como entrada.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

from tensorflow.keras.layers import Input, RepeatVector
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np

inp = Input(shape=(2,))
# Define a RepeatVector that repeats the input 6 times
rep = ____(____)(inp)
# Define a model
model = ____(____=____, ____=____)
# Define input x
x = ____.____([____,____])
# Get model prediction y
y = ____.____(____)
print('x.shape = ',x.shape,'\ny.shape = ',y.shape)

Editar e executar o código