代码比较大，我做了一个简化的，能够反映场景，用了keras

inputs = keras.Input(shape=(784,))
x = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10)(x)
model1 = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

model1.outputs是tensor，需要转换成numpy格式，供后续的一层使用，然后再建一个更大的model。 现在的麻烦是在建模过程找不到方式转换。


【 在 hgoldfish 的大作中提到: 】
: 有代码吗？
:
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FROM 36.113.114.*