Definindo o modelo com Teacher Forcing
Com todas as camadas criadas, o próximo passo é definir um objeto Model do Keras. Este modelo é um pouco diferente do que você definiu antes, pois o novo modelo tem duas camadas de entrada.
Você recebeu as camadas do Keras que implementou no exercício anterior, incluindo en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru e de_pred.
Este exercício faz parte do curso
Machine Translation with Keras
Instruções do exercício
- Importe o objeto
Modeldo Keras a partir do submódulomodels. - Defina um modelo que receba a camada de entrada do codificador e a camada de entrada do decodificador como entradas (nessa ordem) e produza a previsão final como saída.
- Compile o modelo usando o otimizador
adame a função de perdacategorical_crossentropy. - Imprima o resumo do modelo.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import the Keras Model object
from tensorflow.keras.____ import ____
# Define a model
nmt_tf = ____(inputs=[____, ____], outputs=____)
# Compile the model with optimizer and loss
nmt_tf.compile(optimizer=____, ____=____, metrics=["acc"])
# Print the summary of the model
nmt_tf.____()