考慮以下 RepeatVector 層的用法：
RepeatVector
inp = Input(shape=(3,)) rep = RepeatVector(10)(inp) model = Model(inputs=inp, outputs=rep)
如果把形狀為 8x3 的 x 傳入 model.predict()，輸出的形狀會是什麼？
8x3
x
model.predict()
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在本章中，你將了解什麼是編碼器－解碼器架構，以及它如何用於機器翻譯。你也會學到 Gated Recurrent Units（GRU），以及它們在編碼器－解碼器架構中的用法。
在本章中，你會使用 Keras 的 functional API 來實作編碼器－解碼器模型。過程中，你將學習多個實用的 Keras 層，例如 RepeatVector 與 TimeDistributed。
當前練習
在本章中，你會訓練前面定義的模型，接著使用訓練良好的模型來產生翻譯。你會看到我們的模型在翻譯句子時表現不錯。
在本章中，你將學習一種稱為 Teacher Forcing 的技巧，能讓翻譯模型訓練得更好也更快。然後你會學到如何使用詞向量進一步強化模型表現。
