定义 Teacher Forcing 模型
现在各层都已创建，下一步是定义一个 Keras Model 对象。这个模型与您之前定义的稍有不同，因为新模型包含两个输入层。
本练习已为您提供上一题中实现的 Keras 层，包括 en_inputs、en_gru、de_inputs、de_gru 和 de_pred。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 的机器翻译
练习说明
- 从
models子模块中导入 Keras 的Model对象。 - 定义一个模型，按顺序以编码器输入层和解码器输入层作为输入，并输出最终预测结果。
- 使用优化器
adam和损失函数categorical_crossentropy编译模型。 - 打印模型的摘要信息。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import the Keras Model object
from tensorflow.keras.____ import ____
# Define a model
nmt_tf = ____(inputs=[____, ____], outputs=____)
# Compile the model with optimizer and loss
nmt_tf.compile(optimizer=____, ____=____, metrics=["acc"])
# Print the summary of the model
nmt_tf.____()