keras Model 2 多输入和输出

1 入门

2 多个输入和输出

3 共享层

函数式模型有一个很好用的应用实例是：编写拥有多个输入和输出的模型。函数式模型使得在复杂网络中操做巨大的数据流变的简单。

咱们实现下面这样的模型

from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from keras.models import Model

# Headline input: meant to receive sequences of 100 integers, between 1 and 10000.
# Note that we can name any layer by passing it a "name" argument.
main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input')

# This embedding layer will encode the input sequence
# into a sequence of dense 512-dimensional vectors.
x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input)

# A LSTM will transform the vector sequence into a single vector,
# containing information about the entire sequence
lstm_out = LSTM(32)(x)

这里有 两个知识点

一、embedding层的使用。这里有个背景知识：咱们输入的是100整数，每一个整数都是0-1000的。表明的含义是：咱们有个1000词的词典，输入的是100词的标题

而后通过embedding层，进行编码，输出512的向量

二、 LSTM（32）返回值是一个model，它能够向layer同样直接被调用

而后咱们插入一个辅助层，它可使得即便在模型的主损失值很大的时候 ，LSTM和Embedding层也能够获得平滑的训练

auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out)

咱们加入一个平滑的输入 ，把它和LSTM的输出链接在一块儿

auxiliary_input = Input(shape=(5,), name='aux_input')
x = keras.layers.concatenate([lstm_out, auxiliary_input])

# We stack a deep densely-connected network on top
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)

# And finally we add the main logistic regression layer
main_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='main_output')(x)

这样，咱们的模型就有两个输入和两个输出

model = Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=[main_output, auxiliary_output])

咱们编译咱们的模型，而且给平滑损失一个0.2的权重。能够用列表或者字典定义不一样输出对应损失权重，若是对loss传入一个数 ，则损失权重会被用于所有的输出。

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',
              loss_weights=[1., 0.2])

而后fit数据进行训练

model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels],
          epochs=50, batch_size=32)

固然，也能够经过字典来 实现这个目的：

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss={'main_output': 'binary_crossentropy', 'aux_output': 'binary_crossentropy'},
              loss_weights={'main_output': 1., 'aux_output': 0.2})

# And trained it via:
model.fit({'main_input': headline_data, 'aux_input': additional_data},
          {'main_output': labels, 'aux_output': labels},
          epochs=50, batch_size=32)