Del 2: Låt oss spela fler omgångar
Bra jobbat med det förra projektet. Den här gången ska du simulera flera spelprogram som sänds under flera dagar. Det innebär att dina data får en tidsdimension. Mer specifikt kommer dina data att ha formen (antal deltagare, spelprogram, indatastorlek).
Du behöver utöka din modell för att hantera den här nya egenskapen. Det gör du med ett TimeDistributed-lager, som gör att Dense-lagret kan ta emot deltagare från flera spelprogram.
Du har fått viktsinitieraren init, listan prizes från föregående övning, en tidsserieingång x och names som innehåller deltagarnas namn. x är en numpy-array av typen (3,2,3) och names är en Python-lista av typen (2,3). Det innebär att du har 2 spelprogram (dvs. sekvenslängd), vart och ett med 3 deltagare (batchstorlek) där varje deltagare har 3 attribut (indatastorlek).
Den här övningen är en del av kursen
Maskinöversättning med Keras
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Print names and x
print('names=\n',____, '\nx=\n',____, '\nx.shape=', ____)