在Keras中获取多输出模型的类

在Keras中，可以使用Functional API或Sequential API来创建多输出模型。下面是使用Functional API的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(input_dim,))

# 定义共享的隐藏层
shared_layer = Dense(hidden_dim, activation='relu')(input_layer)

# 定义输出层1
output1 = Dense(output1_dim, activation='softmax')(shared_layer)

# 定义输出层2
output2 = Dense(output2_dim, activation='sigmoid')(shared_layer)

# 创建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=[output1, output2])

在上述代码中，我们首先定义了一个输入层，然后定义了一个共享的隐藏层，接着分别定义了两个输出层。最后，通过Model类将输入层和输出层组合成一个模型。

这个多输出模型可以用于解决多任务学习问题，其中每个输出层可以预测不同的任务。例如，在图像分类任务中，我们可以同时预测图像的类别和图像的属性。

对于这个多输出模型，可以使用compile方法来配置训练过程，使用fit方法来训练模型，使用evaluate方法来评估模型，使用predict方法来进行预测。

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