我想使用CNN基于图像输入来预测多个连续变量。
假设我正在使用一系列图像来预测一系列实值输出（变量1）。这是使用model_1完成的。 如果我想使用相同的模型体系结构来预测来自同一图像序列的另一序列实值输出（变量2），我可以重用相同的模型代码吗？要复制该模型代码以进行预测另一个变量似乎并不是实现它的最佳方法。
如果我重用模型代码，我如何在预测过程中向模型发送信号，以预测变量1或变量2？
用于预测：
model.y.eval(feed_dict={model.x: [image], model.isVar1: True}) # For Var1
model.y.eval(feed_dict={model.x: [image], model.isVar1: False}) # For Var2
我可以在模型代码中声明一个布尔值（如上所述）以在训练和预测期间区分变量1或变量2吗？ （＆传递布尔值和feed_dict）。在这种情况下，NN如何针对变量1和2优化权重？ 如果这不是正确的方法，那么如何使CNN模型预测另一个变量？