小编Mis*_*hal的帖子

我有一个张量字典数据集，以及使用子类化 API 定义的以下模型：

class Model(tf.keras.Model):

  def __init__(self):
    super().__init__()
    self._movie_full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=40, activation=tf.keras.layers.Activation("relu"))
    self._user_full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=40, activation=tf.keras.layers.Activation("relu"))
    self._full_dense = tf.keras.layers.Dense(
        units=1, activation=tf.keras.layers.Activation("sigmoid"))

  def call(self, features):
    movie_embedding = self._movie_full_dense(features['movie'])
    user_embedding = self._user_full_dense(features['user'])
    combined = tf.concat([movie_embedding, user_embedding], 1)
    output = self._full_dense(combined)
    return output

我想使用函数式 API 来实现它。但我不知道如何定义输入？即，以下功能的等效项是什么？

self._movie_full_dense(features['movie'])