本文介绍如何使用TensorFlow构建处理多输入源和多输出的深度学习模型，涉及输入层定义、分支处理、合并及输出层设计，并提供实际训练和预测的代码示例。
在机器学习和深度学习任务中，经常会遇到需要多个输入源和多个输出的情况。TensorFlow是一个强大的深度学习框架，提供了灵活的工具和接口来处理这种情况。本文将介绍如何使用TensorFlow实现多输入源多输出的模型，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入TensorFlow和其他必要的库：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
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