帮我完成一个孪生神经网络的代码

好的，以下是一个简单的孪生神经网络的代码实现，用于计算两个输入之间的相似度：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda, Subtract
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入维度
input_dim = 128

# 定义输入层
input_1 = Input(shape=(input_dim,))
input_2 = Input(shape=(input_dim,))

# 定义共享层
shared_layer = Dense(64, activation='relu')

# 构建孪生神经网络
output_1 = shared_layer(input_1)
output_2 = shared_layer(input_2)

# 定义相似度计算层
distance_layer = Lambda(lambda x: tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(x[0]-x[1]), axis=1, keepdims=True)))
distance = distance_layer([output_1, output_2])

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_1, input_2], outputs=distance)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

这是一个简单的孪生神经网络，其中包括输入层、共享层和相似度计算层。你可以根据自己的需要调整层的参数和结构。