如何使用tensorflow构造多输入多输出的网络
时间: 2023-12-14 20:04:36 浏览: 31
在 TensorFlow 中构建多输入多输出的网络需要使用函数式 API。下面是一个简单的例子:
```python
import tensorflow as tf
input1 = tf.keras.Input(shape=(10,))
input2 = tf.keras.Input(shape=(20,))
x1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(input1)
x2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x1)
x3 = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(x2)
y1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(input2)
y2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(y1)
y3 = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(y2)
concatenated = tf.keras.layers.concatenate([x3, y3])
output1 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='output1')(concatenated)
output2 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='softmax', name='output2')(concatenated)
model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])
```
在这个例子中,我们定义了两个输入 `input1` 和 `input2`,分别是长度为 10 和 20 的向量。然后我们定义了两个独立的神经网络,每个网络都由三个全连接层组成。接着,我们将两个网络的输出连接在一起,并定义两个输出 `output1` 和 `output2`。最后我们使用函数式 API 将输入和输出传递给 `tf.keras.Model` 函数来构建模型。
注意,`concatenate` 层用于将两个网络的输出连接在一起。在这个例子中,我们使用了两个输出层,分别是 `output1` 和 `output2`。如果需要,你可以根据需要使用更多的输出层。
希望这个例子能帮助你构建多输入多输出的 TensorFlow 网络。