如何在子类化的Keras模型中为Ouputs指定名称？

在子类化的Keras模型中为Outputs指定名称，可以通过重写模型的call方法来实现。在call方法中，我们可以定义模型的前向传播过程，并为每个输出指定一个名称。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Model

class MyModel(Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense1 = Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        output1 = self.dense2(x)
        output2 = tf.reduce_sum(x, axis=1)  # 仅作为示例，不是真实的输出层
        return {'output1': output1, 'output2': output2}

model = MyModel()

在上述代码中，我们定义了一个名为MyModel的子类化模型，其中包含两个密集层。在call方法中，我们首先通过self.dense1(inputs)计算出第一个输出层的结果x，然后使用self.dense2(x)计算出第二个输出层的结果output1。此外，我们还通过tf.reduce_sum(x, axis=1)计算出第三个输出层的结果output2，这里仅作为示例，并不是真实的输出层。

最后，我们将输出层的结果以字典的形式返回，其中键为输出层的名称，值为对应的输出结果。在这个例子中，输出层output1和output2分别对应模型的两个输出。

这种方式可以为子类化的Keras模型中的每个输出指定名称，方便后续的使用和引用。

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