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我正在使用 Keras 2.0.2 功能 API (Tensorflow 1.0.1) 来实现一个网络，该网络接受多个输入并产生两个输出a和b. 我需要使用 cosine_proximity 损失来训练网络，这b就是a。我该怎么做呢？

在这里分享我的代码。最后一行model.fit(..)是有问题的部分，因为我本身没有标记数据。标签是由模型本身生成的。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM
from keras import losses

shared_lstm = LSTM(dim)

q1 = Input(shape=(..,.. ), name='q1')
q2 = Input(shape=(..,.. ), name='q2')
a = shared_lstm(q1)
b = shared_lstm(q2)
model = Model(inputs=[q1,q2], outputs=[a, b])
model.compile(optimizer='adam', loss=losses.cosine_proximity)

model.fit([testq1, testq2], [?????])