如何将层中神经元的输出相乘？(最好在Keras或Tensorflow中)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建一个简单的神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 定义两个输入张量
input1 = tf.keras.Input(shape=(10,))
input2 = tf.keras.Input(shape=(10,))

# 分别通过模型处理两个输入张量
output1 = model(input1)
output2 = model(input2)

# 将两个输出相乘
output = tf.multiply(output1, output2)

# 创建一个新的模型，将两个输入和输出连接起来
new_model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)