1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Traducere automată cu Keras
Connected

exercițiu

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.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Creează un strat Input cu un batch size de 3, 20 de pași de timp și 5 dimensiuni și numește-l inp.
  • Creează un strat GRU cu dimensiunea ascunsă 10, transmite inp acestui strat și afișează shape-ul rezultatului.