2神经网络输出作为第三神经网络的输入

Question

嗨，我正在尝试使用pytorch或keras进行以下神经网络方案，但我不知道该怎么做，有谁能帮忙。

方案：

Scheme

Answer 1

使用功能性API进行Keras实现

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

def createModel( inp_1_shape, inp_2_shape):
  first_input = Input(shape = (inp_1_shape,))
  first_dense = Dense(1, )(first_input)

  second_input = Input(shape = (inp_2_shape,))
  second_dense = Dense(1, )(second_input)

  merge = concatenate([first_dense, second_dense])
  merge = Dense(2, )(merge)
  merge = Dense(3, )(merge)
  merge = Dense(1, )(merge)

  model = Model(inputs=[first_input, second_input], outputs=merge)
  model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

  return model

只需调用此函数，它将返回一个keras模型，您可能需要仔细检查每一层中的神经元数量，但除此之外，您会没事的。

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