如何用多个输入训练 Keras model？

Question

我想训练一个具有多个输入的 Keras model。 我想使用第一个输入来训练 model，但第二个和第三个输入是在第一个输入的训练期间必须使用的变量。 我无法使用tf.Variable来使用在训练期间固定的第二个和第三个输入，因为它显示错误： You must feed a placeholder 。 所以，我想用tf.keras喂它们。 我将第二个和第三个输入的形状更改为与第一个相似。 然后，我使用以下方法连接它们：

inputs = tf.keras.layers.concatenate([data, masks_rep, ind_rep], axis=2)

然后，为了在 model 中检索它们，我写道：

Inputs_t = tf.keras.Input(shape=(max_length, 3*charset_length))
x, m_k_expand, ind_k_expand = tf.split(Inputs_t, num_or_size_splits=3,  axis=1)

但它将图层的尺寸从charset_length更改为3*charset_length 。 我怎么解决这个问题？

Answer 1

我们可以通过tf.Variable使用子类来使用其他变量。 tf.Variable与tf.keras.layers使用时很容易导致错误。 但是使用子类可以防止错误。 此处提供了更多示例：在此处输入链接描述