【发布时间】：2020-11-11 10:18:11
【问题描述】：
我目前正在使用带有 tensorflow.keras 的神经网络开发图像解谜器和分类器。网络从几个卷积开始，然后将连接到几个密集层。最终，我希望将密集层的输出拆分为更小的密集网络，如图所示。我不确定如何将最后一个密集层拆分为这些较小的网络，因为我对机器学习还很陌生。很高兴知道是否有人有任何想法或建议。
【问题讨论】：
标签： python tensorflow keras conv-neural-network
【发布时间】：2020-11-11 10:18:11
【问题描述】：
您可以使用tf.split，它完全满足您的需求。示例：
big_output = Dense(units=100)(input) # shape: [nbatch, 100]
split_tensor = tf.split(big_output, num_or_size_splits=2, axis=-1) # shape: [[nbatch, 50], [nbatch, 50]]
small_output_1 = Dense(units=10)(split_tensor[0]) # shape: [nbatch, 10]
small_output_2 = Dense(units=10)(split_tensor[1]) # shape: [nbatch, 10]
【讨论】：
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太棒了！谢谢