22、高级深度学习最佳实践：Keras 函数式 API 深入解析

最新推荐文章于 2025-11-12 01:32:44 发布

电竞养老选手

最新推荐文章于 2025-11-12 01:32:44 发布

阅读量18

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习实战指南文章标签： Keras 函数式API 多输出模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tensor9flow/article/details/154591606

深度学习实战指南专栏收录该内容

32 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

高级深度学习最佳实践：Keras 函数式 API 深入解析

1. 多输出模型

在深度学习中，有时需要一个模型同时预测多个不同的属性，这就需要构建多输出模型。例如，根据一个匿名用户的社交媒体帖子来预测其年龄、性别和收入水平。

以下是使用 Keras 函数式 API 实现一个三输出模型的代码：

from keras import layers
from keras import Input
from keras.models import Model

vocabulary_size = 50000
num_income_groups = 10
posts_input = Input(shape=(None,), dtype='int32', name='posts')
embedded_posts = layers.Embedding(256, vocabulary_size)(posts_input)
x = layers.Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_posts)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = l