如何在TensorFlow中将一个层同时并行传递到两个层

Question

我已经在Keras中实现了一个神经网络，但由于某些原因，我需要在TensorFlow中实现该网络。我的问题是我需要将h1并行传递到两层。我已经搜索了很多将一个图层同时传递到两个图层，但我找不到正确的方法。Keras代码如下:

x = keras.layers.Input(shape=(input_dim))
hp_units1 = hp.Int('units', min_value=1, max_value=15, step=1)
h1 = keras.layers.Dense(hp_units1, activation = 'sigmoid', name='dense_1')(x)
t = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='time_prediction')(h1)
decoded = keras.layers.Dense(input_dim, activation='linear', name='decoded_mean')(h1)

因此，我需要同时将h1传递给t和decoded。

Answer 1

从tensorflow 2中导入keras即可。同样的语法在tensorflow 2 -

中可用

from tensorflow import keras
x = keras.layers.Input(shape=(input_dim))
hp_units1 = hp.Int('units', min_value=1, max_value=15, step=1)
h1 = keras.layers.Dense(hp_units1, activation = 'sigmoid', name='dense_1')(x)
t = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='time_prediction')(h1)
decoded = keras.layers.Dense(input_dim, activation='linear', name='decoded_mean')(h1)