เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเชื่อมโยงระหว่างโมเดลที่ฝึกแล้วกับโมเดล Inference

ในแบบฝึกหัดนี้ จะทำการถ่ายโอนน้ำหนักที่ฝึกแล้วจากโมเดลที่ฝึกไปยังโมเดล inference ในโมเดล encoder-decoder มี layer ที่มีพารามิเตอร์อยู่ 3 layer ได้แก่

  • Layer GRU ของ encoder
  • Layer GRU ของ decoder
  • Layer Dense ของ decoder

ส่วน layer อื่น ๆ เช่น TimeDistributed ไม่มีพารามิเตอร์ จึงไม่จำเป็นต้องคัดลอกน้ำหนัก

สำหรับแบบฝึกหัดนี้ มีการเตรียม layer GRU ของ encoder ที่ฝึกแล้ว (tr_en_gru), layer GRU ของ decoder ที่ฝึกแล้ว (tr_de_gru) และ layer Dense ที่ฝึกแล้ว (tr_de_dense) ไว้ให้แล้ว นอกจากนี้ยังเข้าถึง layer ทั้งหมดของโมเดล inference ได้ด้วย ไม่ว่าจะเป็น layer GRU ของ encoder (en_gru), layer GRU ของ decoder (de_gru) และ layer Dense (de_dense)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Translation ด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลดน้ำหนักของ layer GRU ของ encoder ที่ฝึกแล้ว
  • กำหนดน้ำหนักให้กับ layer GRU ของ encoder ในโมเดล inference
  • โหลดน้ำหนักของ layer GRU ของ decoder (ที่ฝึกแล้ว) และกำหนดน้ำหนักในโมเดล inference
  • โหลดน้ำหนักของ layer Dense ของ decoder (ที่ฝึกแล้ว) และกำหนดน้ำหนักในโมเดล inference

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Load the weights to the encoder GRU from the trained model
en_gru_w = ____.get_weights()
# Set the weights of the encoder GRU of the inference model
en_gru.____(____)
# Load and set the weights to the decoder GRU
de_gru.____(tr_de_gru.____)
# Load and set the weights to the decoder Dense
____.set_weights(____.____)
แก้ไขและรันโค้ด