Ligação entre o modelo treinado e o modelo de inferência
Aqui você vai passar os pesos treinados do modelo treinado para o modelo de inferência. No modelo codificador-decodificador, tem três camadas com parâmetros. São eles:
- A camada de codificação (
GRU) - A camada decodificadora
GRU - A camada decodificadora
Dense
As outras camadas, como TimeDistributed, não têm parâmetros, então não precisam copiar pesos.
Para este exercício, você recebeu a camada codificadora treinada GRU (tr_en_gru), o decodificador treinado GRU (tr_de_gru) e a camada treinada Dense (tr_de_dense). Você também pode ver todas as camadas do modelo de inferência (incluindo o codificador), como a camada do codificador (encoder) GRU (en_gru), a camada do decodificador (decoder) GRU (de_gru) e a camada de atenção do decodificador ( Dense ) (de_dense).
Este exercício faz parte do curso
Tradução automática com Keras
Instruções do exercício
- Carregue os pesos da camada de codificador treinado (
GRU). - Defina os pesos da camada de codificador-
GRUe do modelo de inferência. - Carregue os pesos para a camada decodificadora (
GRU) (treinada) e defina os pesos no modelo de inferência. - Carregue os pesos da camada de decodificador
Dense(treinada) e defina os pesos no modelo de inferência.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Load the weights to the encoder GRU from the trained model
en_gru_w = ____.get_weights()
# Set the weights of the encoder GRU of the inference model
en_gru.____(____)
# Load and set the weights to the decoder GRU
de_gru.____(tr_de_gru.____)
# Load and set the weights to the decoder Dense
____.set_weights(____.____)