多模态 tensorflow代码

多模态学习是指同时处理来自不同类型输入数据（如文本、图像、语音等）的一种机器学习技术。在TensorFlow中，可以利用tf.keras.layers.MultiModal layers或者自定义模型结构来实现多模态融合。

举个简单的例子，你可以创建一个多输入模型，其中一个输入层用于处理文本数据，另一个用于处理图像数据：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, concatenate

# 假设text_input是一个序列标注（例如词向量），image_input是一个图像张量
text_input = Input(shape=(max_text_length,), name='text_input')
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(text_input)
lstm_output = LSTM(units=lstm_units)(embedding_layer)

image_input = Input(shape=image_shape, name='image_input')
# 对于图像，你可能会使用卷积神经网络（CNN）
cnn_output = ResNet50(include_top=False, input_tensor=image_input, pooling='avg')(image_input)
flattened_image = Flatten()(cnn_output)

# 合并文本和图像特征
merged = concatenate([lstm_output, flattened_image], axis=-1)
output = Dense(units=output_dim, activation='softmax')(merged)

model = Model(inputs=[text_input, image_input], outputs=output)

在这个例子中，我们首先对文本和图像分别处理，然后通过`concatenate`函数将它们的特征连接起来作为最终的预测输入。当然，实际应用中可能需要更复杂的架构和技术，比如注意力机制（Attention）、Transformer模块等。