如何将Keras preprocessing.Normalization层与多输入模型和数据集结合使用？

Keras是一个开源的深度学习框架，而preprocessing.Normalization层是Keras中用于数据归一化的层。在多输入模型和数据集结合使用时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

1. 创建多个输入张量：

input1 = keras.Input(shape=(input_shape1,))
input2 = keras.Input(shape=(input_shape2,))

1. 对每个输入张量应用Normalization层：

normalized_input1 = layers.experimental.preprocessing.Normalization()(input1)
normalized_input2 = layers.experimental.preprocessing.Normalization()(input2)

1. 将归一化后的输入张量与其他层连接起来，构建模型：

x = layers.Concatenate()([normalized_input1, normalized_input2])
x = layers.Dense(units=64, activation='relu')(x)
output = layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)

model = keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

1. 编译模型并训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit([input_data1, input_data2], target_data, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs)

在这个过程中，Keras的preprocessing.Normalization层用于对输入数据进行归一化处理，以提高模型的训练效果。多输入模型可以通过创建多个输入张量，并将它们与Normalization层连接起来来实现。最后，通过编译模型并使用适当的数据进行训练，以完成模型的训练和应用。

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