在Keras中,可以通过使用多输入模型来同时使用两个不同的生成器将输入输入到神经网络中。
多输入模型是一种具有多个输入的神经网络模型。它可以通过定义多个输入层,并将每个输入层连接到相应的生成器来实现。
以下是在Keras中如何实现这一目标的步骤:
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
input1 = Input(shape=(input_shape1,))
input2 = Input(shape=(input_shape2,))
其中,input_shape1
和input_shape2
分别是两个输入的形状。
hidden1 = Dense(units=hidden_units1, activation='relu')(input1)
hidden2 = Dense(units=hidden_units2, activation='relu')(input2)
其中,hidden_units1
和hidden_units2
分别是两个隐藏层的单元数。
merged = concatenate([hidden1, hidden2])
output = Dense(units=output_units, activation='softmax')(merged)
其中,output_units
是输出层的单元数。
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit([input_data1, input_data2], output_data, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)
其中,input_data1
和input_data2
是两个输入的数据,output_data
是输出的数据,num_epochs
是训练的轮数,batch_size
是每个批次的样本数。
通过以上步骤,您可以在Keras中使用两个不同的生成器将输入输入到神经网络中。请注意,这只是一个示例,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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