写一个将列表长度为3作为输入的branchynet代码

下面是一个将长度为3的列表作为输入的BranchyNet代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Lambda

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(3,))

# 定义分支1
branch1 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
branch1 = Dense(32, activation='relu')(branch1)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(branch1)

# 定义分支2
branch2 = Dense(32, activation='relu')(input_layer)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(branch2)

# 定义分支3
branch3 = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
branch3 = Dense(128, activation='relu')(branch3)
branch3 = Dense(32, activation='relu')(branch3)
output3 = Dense(1, activation='sigmoid')(branch3)

# 将分支合并
merged_layer = Lambda(lambda x: np.concatenate(x, axis=1))([output1, output2, output3])

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_layer], outputs=[merged_layer])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们定义了三个分支，每个分支都是一些Dense层的堆叠，最后将三个分支的输出连接起来。

由于这个BranchyNet是一个二进制分类问题，我们使用sigmoid激活函数和二进制交叉熵损失函数。我们还使用Adam优化器来训练模型，并在编译模型时指定了损失和度量。