Розуміння шару RepeatVector

Тепер ви дослідите, як працює шар RepeatVector. Шар RepeatVector додає до вашого набору даних додатковий вимір. Наприклад, якщо вхід має форму (batch size, input size) і ви хочете подати його в шар GRU, можна використати шар RepeatVector, щоб перетворити вхід на тензор форми (batch size, sequence length, input size).

У цій вправі ви визначите модель, яка повторює заданий вхід фіксовану кількість разів. Потім ви подасте до моделі масив numpy і перевірите, як модель змінює вихід.

Ця вправа є частиною курсу

Machine Translation з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Визначте шар RepeatVector, який повторює вхід 6 разів.
Визначте Model, що приймає вхідний шар і повертає вихід повторюваного вектора.
Оголосіть об'єкт масиву numpy з даними [[0,1], [2,3]].
Спрогнозуйте вихід моделі, подавши x як вхід.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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)

Редагувати та запускати код