Tensorflow: как обрабатывать несколько входов

Я хочу создать сверточную нейронную сеть в tensorflow, которая принимает изображения в качестве входных данных для первых слоев свертки и распространяет данные из них через сеть. В точке, где последний слой объединения сглажен, я хочу либо добавить дополнительный вход туда, либо непосредственно к полностью подключенному слою.

Примечание: для каждого входного изображения обучающих данных существует дополнительный набор числовых значений, уникальных для данного изображения.

Мог бы кто-нибудь может предоставить информацию о том, как это реализовать в tensorflow, пожалуйста?

1 2
machine-learning deep-learning tensorflow classification convolution

1 ответ:

Вы можете просто объявить входную переменную и использовать ее где угодно. Это не обязательно должно быть на первом слое.

#A,B are placeholders let's say
last_layer = forward(A) # forward function computes to the last layer
output = transform(last_layer,B)

Если вы добавляете определенный код в вопрос. Я могу помочь больше.

1