Keras: один входной уровень для повторных мультивходов

Проблема была примерно такой: у меня есть модель с несколькими входами "BASE" , где все входы идентичны, так как эта модель "BASE" была всего лишь комбинацией из нескольких моделей, которые, как правило, имеют одинаковый вход! Теперь при использовании этой «BASE» модели для классификации я должен был предоставить [input_data x «total_inputs»] для каждого входного слоя, чего я не хотел делать, скажем, при классификации миллионов предложений!

Итак, идеальным решением было просто иметь один вход, который связан со всеми входами модели «BASE» !!

Alrighty, так что здесь как это делается:

1. Создайте новый top_model, который будет принимать один вход и генерировать несколько идентичных выходов. Это можно сделать с помощью слоя Lambda.

   single_input = layers.Input(input_shape)
   multi_output = layers.Lambda(lambda x: [x] * total_numbers_of_base_inputs)(single_input)
   top_model = Model(inputs=single_input, outputs=multi_output)
   

2. Используйте вход top_model и ваш multi_input_base_model, как показано ниже, для создания новой модели single_input.

   new_model = Model(inputs=top_model.input, outputs=multi_input_base_model(top_model.output))