keras多输出模型

Keras是一种用于构建和训练神经网络模型的深度学习框架，它支持多输出模型。在Keras中，我们可以使用函数式API或子类化API来构建多输出模型。

使用函数式API构建多输出模型的方法如下：

1. 导入所需的库和模块。

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense

2. 定义输入层。

input = Input(shape=(n,))

3. 定义中间层和输出层。

hidden1 = Dense(units=64, activation='relu')(input)
hidden2 = Dense(units=32, activation='relu')(hidden1)
output1 = Dense(units=10, activation='softmax')(hidden2)
output2 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(hidden2)

4. 构建模型。

model = Model(inputs=input, outputs=[output1, output2])

5. 编译模型。

model.compile(optimizer='adam', loss=['categorical_crossentropy', 'binary_crossentropy'], metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们构建了一个有两个输出的模型，一个输出是10个类别的softmax分类结果，另一个输出是一个二分类结果。注意，在编译模型时，我们需要为每个输出指定相应的损失函数和评估指标。

使用子类化API构建多输出模型的方法相对更灵活，但需要更多的代码编写。我们需要定义一个继承自`tf.keras.models.Model`的子类，并在`call`方法中定义每个输出的计算逻辑。

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense

class MultiOutputModel(Model):
    def __init__(self):
        super(MultiOutputModel, self).__init__()
        self.hidden1 = Dense(units=64, activation='relu')
        self.hidden2 = Dense(units=32, activation='relu')
        self.output1 = Dense(units=10, activation='softmax')
        self.output2 = Dense(units=1, activation='sigmoid')
    
    def call(self, inputs):
        x = self.hidden1(inputs)
        x = self.hidden2(x)
        output1 = self.output1(x)
        output2 = self.output2(x)
        return output1, output2

model = MultiOutputModel()

然后，我们可以像使用函数式API一样，编译和训练这个模型。

model.compile(optimizer='adam', loss=['categorical_crossentropy', 'binary_crossentropy'], metrics=['accuracy'])

以上是使用Keras构建多输出模型的简单示例。多输出模型在一些任务中很有用，如多标签分类或多任务学习。