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→인풋이 여러 개인 경우
input = layers.Input(shape(50,200,200))
input = layers.Input(shape(50,200,200))
input_2 = layers.Input(shape(50,200,200))
input_2 = layers.Input(shape(50,200,200))
concatenated = layers.concatenated([input, input_2], axis=-1) # 두 인풋을 합친다.
concatenated = layers.Concatenate(axis=-1)([input, input_2])
x = layers.Dense(32, activation='relu')(concatenated)
x = layers.Dense(32, activation='relu')(concatenated)
output = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
output = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = models.Model(inputs=[input, input_2], outputs=output) # 모델생성.
model = models.Model(inputs=[input, input_2], outputs=output) # 모델생성.
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight><code>axis=</code>에 주어지는 숫자는 input_shape의 어떤 곳에 추가할 것이냐에 대한 결정값이다. 2번째 차원방향으로 추가할 거라면 axis=1을 넣어주면 된다.
== 이외 팁 ==
== 이외 팁 ==