(Tensorflow 2.x) 함수형 API

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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Input, Flatten, Dense, Dropout, concatenate, LSTM import matplotlib.pyplot as plt     # 함수형 API   def make_model():     input = Input(shape=(8, ))  # Input() 함수에 입력의 크기를 정의       x = Dense(16, activation='relu')(input)     x = Dense(32, activation='relu')(x)     x = Dense(64, activation='relu')(x)       output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)       model = Model(inputs=input, outputs=output)  # Model() 함수에 입력과 출력을 정의       return model     def make_model_2():     input1 = Input(shape=(64,))     input2 = Input(shape=(128,))       x = Dense(16, activation="relu")(input1)     x = Dense(8, activation="relu")(x)     x = Model(inputs=input1, outputs=x)       y = Dense(64, activation="relu")(input2)     y = Dense(32, activation="relu")(y)     y = Dense(8, activation="relu")(y)     y = Model(inputs=input2, outputs=y)       result = concatenate([x.output, y.output])  # 출력을 연결(concatenate)       z = Dense(1, activation="linear")(result)       model = Model(inputs=[x.input, y.input], outputs=z)       return model     def make_model3():     input = Input(shape=(50, 1))          x = LSTM(10)(input)     x = Dense(10, activation='relu')(x)     output = Dense(1, activation='linear')(x)       model = Model(inputs=input, outputs=output)          return model   Colored by Color Scripter

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