1. 简介
Keras是一个高层次神经网络 API，可用于构建和训练深度学习模型。它可以运行在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 等后端上。在许多深度学习应用程序中，我们需要输入多个输入数据。在本文中，我们将讨论如何使用Keras接收多个输入。
2. Sequential模型
Sequential模型是最简单的神经网络架构，该模型具有顺序层，在每个层之间是线性的。接下来，我们看一下如何在Sequential模型中接收多个输入的示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Input
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=50))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
在上面的代码中，我们添加了两个输入层，尺寸分别为100和50。在最后一层中，我们使用激活函数sigmoid来获得二元预测。
3. Functional API
Functional API是一个更为通用、自由度更高的模型开发接口，它可以让我们构建更为复杂的模型。在Functional API中，我们使用张量来定义输入，张量意味着任意维度的矩阵。下面是一个Functional API的示例：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
input1 = Input(shape=(100,))
x1 = Dense(64, activation='relu')(input1)
x1 = Dense(32, activation='relu')(x1)
input2 = Input(shape=(50,))
x2 = Dense(64, activation='relu')(input2)
x2 = Dense(32, activation='relu')(x2)
from keras.layers.merge import concatenate
merged = concatenate([x1, x2])
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
在上面的代码中，我们定义了两个输入-Input1和Input2，尺寸分别为100和50。接下来，我们添加了一个具有64个神经元的Dense层，并将其连接到两个输入之一。然后，我们添加另一个Dense层，接下来使用了一个合并层将两个Dense层合并在一起。最后，我们将合并的输出传递到一个Sigmoid激活函数，以便预测结果。
4. 使用TensorFlow进行多个输入的实现
我们可以使用TensorFlowAPI实现Sequential模型和FunctionalAPI的多个输入。我们可以通过输入tensor的名称来指定输入。
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(100,), dtype='int32', name='input1')
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(50,), dtype='int32', name='input2')
x1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input1)
x1 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(x1)
x2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input2)
x2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(x2)
merged = tf.keras.layers.concatenate([x1, x2])
output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(merged)
model = tf.keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.summary()
在上面的代码中，我们使用TensorFlow的TensorFlow API来实现多个输入的神经网络。我们首先定义了两个输入输入节点input1和input2，然后将它们传递给Dense层进行处理。TensorFlow的API包含了一个有用的merge函数，我们可以用它来合并模型的输出。
5. 总结
本文介绍了如何使用Keras接收多个输入。我们介绍了Sequential模型和Functional API，并使用TensorFlow API实现了多输入神经网络模型。应当注意的是，使用Sequential模型限制较多，但在简单网络中非常有用，而Functional API具有更高的灵活性。