如何在tensorflow中设置keras子类模型的输入？

Question

我使用张量流创建了一个 keras 子类模型。片段如下所示。

class SubModel(Model):
    def call(self, inputs):
        print(inputs)

model = SubModel()
model.fit(data, labels, ...)

当fit模型建立时，它将获取输入和 input_shape 本身。我想做的就是自己将输入传递给模型。就像函数式 API 一样。

inputs = tf.keras.input(shape=(100,))
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Answer 1

类似的事情？

model_ = SubModel()
inputs = tf.keras.input(shape=(100,))
outputs = model_(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)