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
Keras ile Machine Translation
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Girdiyi
6kez tekrarlayan birRepeatVectorkatmanı tanımla. - Girdi katmanını alan ve tekrarlanan vektör çıktısını üreten bir
Modeltanımla. - Verisi
[[0,1], [2,3]]olan birnumpydizi nesnesi tanımla. - Modele girdi olarak
xvererek çıktıyı tahmin et.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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)