Definirea modelului cu Teacher Forcing

Acum că toate straturile au fost create, următorul pas este să definești un obiect Model Keras. Acest model este ușor diferit față de cel definit anterior, deoarece noul model are două straturi de intrare.

Îți sunt puse la dispoziție straturile Keras implementate în exercițiul anterior: en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru și de_pred.

Acest exercițiu face parte din cursul

Traducere automată cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă obiectul Model din submodulul models al Keras.
Definește un model care primește ca intrări stratul de intrare al encoderului și stratul de intrare al decoderului (în această ordine) și returnează predicția finală.
Compilează modelul folosind optimizatorul adam și funcția de pierdere categorical_crossentropy.
Afișează rezumatul modelului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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.____()

Editează și rulează codul