Tìm hiểu đầu ra của mô hình tuần tự
Trong bài tập này, bạn sẽ học cách sử dụng lớp keras.layers.GRU. keras.layers.GRU gói gọn chức năng của một GRU vào một đối tượng Layer.
Bạn sẽ khám phá hình dạng (shape) của đầu ra từ một lớp GRU trông như thế nào và nó thay đổi ra sao khi truyền vào các đối số khác nhau. Trong thực tế, hiếm khi bạn trực tiếp xem các vector số do GRU tạo ra, nhưng để dùng các lớp này trong những mô hình phức tạp hơn, bạn cần hiểu rõ về hình dạng đầu ra và cách nhận được đầu ra mong muốn bằng các tham số khác nhau.
Ở đây, keras và numpy (dưới dạng np) đã được nạp sẵn. Bạn có thể truy cập các lớp bằng cách gọi keras.layers.<Layer> hoặc tạo mô hình bằng keras.models.Model.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Translation với Keras
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define the Input layer
inp = keras.layers.____(batch_shape=(____,____,5))
# Define a GRU layer that takes in inp as the input
gru_out1 = keras.layers.____(____)(____)
print("gru_out1.shape = ", gru_out1.____)