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在Keras中,如何将两个不同输入大小的输入进行成对连接?

在Keras中,可以使用函数式API来将两个不同输入大小的输入进行成对连接。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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from keras.layers import Input, Dense, concatenate
from keras.models import Model

# 定义第一个输入
input1 = Input(shape=(10,))
x1 = Dense(32, activation='relu')(input1)

# 定义第二个输入
input2 = Input(shape=(20,))
x2 = Dense(32, activation='relu')(input2)

# 将两个输入连接起来
merged = concatenate([x1, x2])

# 添加其他层和输出层
x = Dense(64, activation='relu')(merged)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在上述代码中,我们首先使用Input函数定义了两个输入,分别是input1input2。然后,我们分别对这两个输入进行处理,得到x1x2。接下来,我们使用concatenate函数将x1x2连接起来,得到merged。最后,我们可以继续添加其他层和输出层,最终定义了一个模型。

这种方式可以用于处理两个不同输入大小的情况,通过将它们连接起来,实现了输入的成对连接。在实际应用中,可以根据具体的需求和数据特点进行适当的调整和修改。

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