keras：使用一个模型的输出作为另一个模型的输入的一部分答案

【问题标题】：keras: using the output of one model as part of the inputs of another modelkeras：使用一个模型的输出作为另一个模型的输入的一部分
【发布时间】：2020-04-20 12:23:44
【问题描述】：

假设我训练了一个自动编码器（它给了我编码器 1、解码器 1 和自动编码器 1，它是编码器 1 和解码器 1 的组合）。这个自动编码器在瓶颈中有 3 个潜在节点。

现在我想训练另一个自动编码器（自动编码器 2）。这个新的自动编码器在瓶颈中有 6 个节点。我想使用encoder1来创建autoencoder2的3个输入节点，另一方面是decoder 1，像这样：

如您所见，有 2 个输入和两个输出，每个都有自己的损失。 e1 和 d1 已构建，我想构建包含所有内容的自动编码器 2：e1、e2、d1、d2。

现在，如果只是将它们与 1 个输入和输出连接在一起，我会知道该怎么做：

autoencoder2 = Model(inputs=input, ouptuts=d1(d2(e2(e1(input)))))

但由于有两个输入，我不知道该怎么做。我浏览了功能性 api 文档，但找不到我需要的东西。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras deep-learning autoencoder

【解决方案1】：

尝试使用元组：

model = Model(inputs=(e1, e2), outputs=(o1, o2))

唯一的要求是你的转发函数应该接受和处理元组。

【讨论】：

泰！ “前向功能”是什么意思？
在 Keras 中是 call() 方法，forward 是 PyTorch 方法。这是您在自己创建新层或模型时实现的一种方法。