Keras中的三重态损耗和平行层

Question

我正在实现一个Keras模型，该模型使用三重态损失，并行卷积层和批处理硬挖掘。

要使用并行层，我使用Concatenate，但这需要通过定义其Conv2D层的输入将它们转换为Tensor个对象。

通常在三重态损失中，我将在基础网络上执行挖掘（使用predict函数），而不是在模型上进行匹配以匹配一个而不是三个输入。

有没有办法

1. 使用模型和三个输入中的只有一个进行预测
2. 避免使用Concatenate层来构建网络
3. 使用Tensor对象进行预测

以下是我的模型图：