tensorflow2.0实现复杂神经网络(多输入多输出nn，Resnet)

常见的‘融合'操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下：求和，求差inputs: 一个输入张量的列表,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。例子：乘法dot即矩阵乘法，例子1：例子2：联合：。模型大概长这样：接下来开始创建这个模型。模型的输入将输入的每一个词进行嵌入成64-dimensional vector处理结果输入LSTM模型，得到 128-dimensional vectorconcatenate融合所有的特征模型的输出定义模型模型编译编译此模型时，可以为每个输出分配不同的损失。甚至可以为每个损失分配不同的权重，以调整其对总训练损失的贡献。