Знакомство со слоем RepeatVector
Давайте разберёмся, как работает слой RepeatVector. Этот слой добавляет дополнительное измерение к вашим данным. Например, если входные данные имеют форму (batch size, input size) и вы хотите передать их в слой GRU, с помощью RepeatVector можно преобразовать вход в тензор формы (batch size, sequence length, input size).
В этом упражнении вы определите модель, которая повторяет заданные входные данные фиксированное число раз. Затем вы подадите на вход модели массив numpy и посмотрите, как модель преобразует результат.
Это упражнение является частью курса
Машинный перевод с Keras
Инструкции к упражнению
- Определите слой
RepeatVector, который повторяет входные данные6раз. - Определите модель
Model, которая принимает входной слой и возвращает выход слоя повторения. - Определите объект массива
numpyс данными[[0,1], [2,3]]. - Получите предсказание модели, передав
xв качестве входных данных.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
from tensorflow.keras.layers import Input, RepeatVector
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
inp = Input(shape=(2,))
# Define a RepeatVector that repeats the input 6 times
rep = ____(____)(inp)
# Define a model
model = ____(____=____, ____=____)
# Define input x
x = ____.____([____,____])
# Get model prediction y
y = ____.____(____)
print('x.shape = ',x.shape,'\ny.shape = ',y.shape)