Возможно ли в tensorflow.keras иметь два входа на один и тот же уровень conv и получать на выходы, каждый из которых соответствует одному из входов?(т. Е. использование одних и тех же фильтров для двух параллельных путей)
0
Я думаю, что нашел ответ здесь.
In1 = tensorflow.keras.layers.Input(shape=(img_size, img_size, num_channels), name="in1")
In2 = tensorflow.keras.layers.Input(shape=(img_size, img_size, num_channels), name="in2")
conv_layer1 = tensorflow.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=1, name="conv_1")
out1=conv_layer1(In1)
out2=conv_layer1 (In2)