Tìm hiểu lớp RepeatVector
Bây giờ bạn sẽ khám phá cách lớp RepeatVector hoạt động. Lớp RepeatVector thêm một chiều mới vào tập dữ liệu của bạn. Ví dụ, nếu bạn có đầu vào có dạng (batch size, input size) và muốn đưa nó vào một lớp GRU, bạn có thể dùng RepeatVector để chuyển đầu vào thành tensor có dạng (batch size, sequence length, input size).
Trong bài tập này, bạn sẽ định nghĩa một mô hình lặp lại một đầu vào cho trước một số lần cố định. Sau đó, bạn sẽ đưa một mảng numpy vào mô hình và quan sát mô hình thay đổi đầu ra như thế nào.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Translation với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Định nghĩa một lớp
RepeatVectorlặp lại đầu vào6lần. - Định nghĩa một
Modelnhận vào lớp input và tạo ra đầu ra repeat vector. - Tạo một đối tượng mảng
numpychứa dữ liệu[[0,1], [2,3]]. - Dự đoán đầu ra của mô hình bằng cách đưa
xlàm đầu vào.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)