Partea 1: Definirea modelului complet

Aici vei implementa ultimele straturi ale modelului encoder-decoder. Vei folosi straturile Dense și TimeDistributed pentru a obține predicțiile finale (adică probabilitățile cuvintelor franceze prezise) ale modelului encoder-decoder.

Îți sunt furnizate encoder-ul și decoder-ul (fără partea superioară) implementate până acum. Ieșirea de_out a stratului GRU din decoder este deja disponibilă. Folosim prefixul en (de exemplu, en_gru) pentru tot ce ține de encoder și de pentru tot ce ține de decoder (de exemplu, de_gru).

Acest exercițiu face parte din cursul

Traducere automată cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă straturile Dense și TimeDistributed din Keras.
Definește un strat Dense cu activare softmax care are fr_vocab ieșiri.
Înfășoară stratul Dense într-un strat TimeDistributed.
Obține predicția finală a modelului transmițând de_out stratului de_dense_time.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import Dense and TimeDistributed layers
from tensorflow.keras.____ import ____, ____
# Define a softmax dense layer that has fr_vocab outputs
de_dense = ____(____, ____)
# Wrap the dense layer in a TimeDistributed layer
de_dense_time = ____(de_dense)
# Get the final prediction of the model
de_pred = ____(de_out)
print("Prediction shape: ", de_pred.shape)

Editează și rulează codul