具有多个输入的Keras序贯模型，Tensorflow 1.9.0

Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架中使用，其中包括TensorFlow。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于云计算领域。

具有多个输入的Keras序贯模型是指在Keras中使用序贯模型构建的神经网络模型，该模型具有多个输入。序贯模型是一种简单的线性堆叠模型，可以通过添加层来构建神经网络。多个输入意味着模型可以接受多个不同类型的输入数据。

TensorFlow 1.9.0是TensorFlow的一个版本，它提供了许多功能和改进，包括更好的性能和稳定性。它支持多种硬件和操作系统，并且具有丰富的工具和库，可以帮助开发人员进行深度学习模型的训练和部署。

在构建具有多个输入的Keras序贯模型时，可以使用Keras的函数式API。函数式API允许创建更复杂的模型，包括具有多个输入和输出的模型。可以通过定义输入层和连接层来创建多个输入，然后将它们传递给后续层进行处理。

优势：

1. 多个输入可以使模型更加灵活，可以处理多种类型的数据，例如文本、图像和数值数据。
2. 可以通过将不同类型的输入数据连接在一起，构建更复杂的模型，以提高模型的性能和准确性。
3. 可以使用不同的特征提取器来处理不同类型的输入数据，从而更好地捕捉数据的特征。

应用场景：

1. 多模态学习：当模型需要同时处理多种类型的输入数据时，例如图像和文本，可以使用具有多个输入的Keras序贯模型。
2. 多任务学习：当模型需要同时执行多个任务时，例如图像分类和目标检测，可以使用具有多个输入的Keras序贯模型。

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