Înțelegerea rezultatelor modelului secvențial
În acest exercițiu vei învăța să folosești stratul keras.layers.GRU. keras.layers.GRU încapsulează elegant funcționalitatea unei GRU într-un obiect de tip Layer.
Vei explora cum arată forma rezultatelor unui strat GRU și cum se modifică aceasta în funcție de argumentele furnizate. În practică, este rar să vizualizezi vectorii numerici produși de o GRU, însă pentru a utiliza aceste straturi în modele mai complexe, ai nevoie de o înțelegere solidă a formelor rezultatelor și a modului în care poți obține rezultatul dorit folosind diverse argumente.
Aici ai deja încărcate keras și numpy (ca np). Poți accesa straturile apelând keras.layers.<Layer> sau un model apelând keras.models.Model.
Acest exercițiu face parte din cursul
Traducere automată cu Keras
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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.____)