Изучение выходных данных последовательной модели
В этом упражнении вы научитесь работать со слоем keras.layers.GRU. Он удобно оборачивает функциональность GRU в объект типа Layer.
Вы изучите, как выглядит форма выходных данных слоя GRU и как она меняется при передаче различных аргументов. В реальных задачах числовые векторы, которые генерирует GRU, редко просматривают напрямую — однако, чтобы использовать эти слои в более сложных моделях, необходимо хорошо понимать формы выходных данных и уметь получать нужный результат с помощью различных аргументов.
В этом упражнении уже загружены keras и numpy (как np). Получить доступ к слоям можно через keras.layers.<Layer>, а к модели — через keras.models.Model.
Это упражнение является частью курса
Машинный перевод с Keras
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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.____)