Keras：单输入层，用于重复的多输入

Question

因此，我得到了具有6个相同形状的相同输入的多输入模型。现在，如果必须使用此模型，则必须将输入数据与输入层的总数（即6）相乘。我想知道是否可以在此之上添加另一层并可以传递将与所有这6个输入。我不确定如何做到这一点！有什么想法吗？

Answer 1

问题是这样的：我有一个“ BASE” 多输入模型，其中所有输入都是相同的，因为此“ BASE” 模型只是一个组合共享相同类型输入的多个模型！现在，当使用此“ BASE” 模型进行分类时，我必须为每个输入层提供 [input_data x“ total_inputs”] ，这是我不想要的要做的事，当分类几百万个句子时说！

因此，理想的解决方案是仅将一个输入与所有“ BASE” 模型输入连接起来！

好的，这是完成的过程：

1. 创建一个新的top_model，它将使用单个输入并生成多个相同的输出。这可以通过Lambda层来完成。

   single_input = layers.Input(input_shape)
   multi_output = layers.Lambda(lambda x: [x] * total_numbers_of_base_inputs)(single_input)
   top_model = Model(inputs=single_input, outputs=multi_output)
   

2. 使用top_model输入和下面的multi_input_base_model来创建新的单输入模型。

   new_model = Model(inputs=top_model.input, outputs=multi_input_base_model(top_model.output))