RepeatVector katmanını anlamak

Şimdi RepeatVector katmanının nasıl çalıştığını keşfedeceksin. RepeatVector katmanı veri küpene ekstra bir boyut ekler. Örneğin, (batch size, input size) şeklinde bir girdin varsa ve bunu bir GRU katmanına beslemek istiyorsan, girdiyi (batch size, sequence length, input size) şeklinde bir tensora dönüştürmek için bir RepeatVector katmanı kullanabilirsin.

Bu egzersizde, verilen bir girdiyi sabit sayıda tekrar eden bir model tanımlayacaksın. Ardından modele bir numpy dizisi verecek ve modelin çıktıyı nasıl değiştirdiğini inceleyeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Machine Translation

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Girdiyi 6 kez tekrarlayan bir RepeatVector katmanı tanımla.
Girdi katmanını alan ve tekrarlanan vektör çıktısını üreten bir Model tanımla.
Verisi [[0,1], [2,3]] olan bir numpy dizi nesnesi tanımla.
Modele girdi olarak x vererek çıktıyı tahmin et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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)

Kodu Düzenle ve Çalıştır