相关疑难解决方法(0)

如图 1 所示，我有 3 个模型，每个模型都适用于特定领域。

这 3 个模型分别使用不同的数据集进行训练。

推理是连续的：

由于python的多进程库，我尝试并行化这3个模型的调用，但它非常不稳定，不建议这样做。

这是我必须确保同时完成这一切的想法：

由于这 3 个模型共享一个共同的预训练模型，因此我想制作一个具有多个输入和多个输出的单一模型。

如下图所示：

就像在推理过程中一样，我将调用一个模型，该模型将同时执行所有 3 个操作。

我看到使用 KERAS 的功能 API，这是可能的，但我不知道如何做到这一点。数据集的输入具有相同的维度。这些是 (200,200,3) 的图片。

如果有人有一个共享通用结构的多输入多输出模型的示例，我没问题。

乌帕德

这是我的代码示例，但它返回错误，因为layers. concatenate (...)该行传播模型未考虑的形状EfficientNet。

age_inputs = layers.Input(shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), name="age_inputs")
    
gender_inputs = layers.Input(shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)
                               , name="gender_inputs")
    
emotion_inputs = layers.Input(shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), 
                                name="emotion_inputs")


inputs = layers.concatenate([age_inputs, gender_inputs, emotion_inputs])
inputs = layers.Conv2D(3, (3, 3), activation="relu")(inputs)    
model = EfficientNetB0(include_top=False, 
                   input_tensor=inputs, weights="imagenet")
    

model.trainable = False

inputs = layers.GlobalAveragePooling2D(name="avg_pool")(model.output)
inputs = layers.BatchNormalization()(inputs)

top_dropout_rate = 0.2 …