Entendendo a saída de um modelo sequencial
Neste exercício, você vai aprender a usar a camada keras.layers.GRU. A keras.layers.GRU encapsula de forma prática a funcionalidade de uma GRU em um objeto Layer.
Você vai explorar qual é o formato (shape) da saída de uma camada GRU e como ele muda quando diferentes argumentos são fornecidos. É raro visualizar os vetores numéricos produzidos por uma GRU na prática, mas, para usar essas camadas em modelos mais complexos, você precisa entender bem os formatos das saídas e como obter a saída desejada usando vários argumentos.
Aqui, keras e numpy (como np) já estão carregados. Você pode acessar camadas chamando keras.layers.<Layer> ou um modelo chamando keras.models.Model.
Este exercício faz parte do curso
Machine Translation with Keras
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Define the Input layer
inp = keras.layers.____(batch_shape=(____,____,5))
# Define a GRU layer that takes in inp as the input
gru_out1 = keras.layers.____(____)(____)
print("gru_out1.shape = ", gru_out1.____)