Определение модели с методом Teacher Forcing

Когда все слои созданы, следующий шаг — определить объект Model в Keras. Эта модель немного отличается от той, что вы создавали ранее: у новой модели два входных слоя.

Вам предоставлены слои Keras, реализованные в предыдущем упражнении: en_inputs, en_gru, de_inputs, de_gru и de_pred.

Это упражнение является частью курса

Машинный перевод с Keras

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Импортируйте объект Model из подмодуля models библиотеки Keras.
Определите модель, которая принимает входной слой кодировщика и входной слой декодировщика в качестве входных данных (в указанном порядке) и возвращает итоговое предсказание.
Скомпилируйте модель, используя оптимизатор adam и функцию потерь categorical_crossentropy.
Выведите сводку модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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.____()

Редактировать и запускать код