複数の入力をケラスで表現する簡単な方法は？

Question

私は複数の（72）入力があるCNNの実装に取り​​組んでいます。

各入力は同じ方法で処理され、次に連結されます。

現在のところ、私はそれぞれの入力と72のプロセスを書いています。これは醜いだけでなく、多くのスペース（サイズと機能）を占めています。

forループ構造を使用して複数の出力を定義することはできますか？

Iこれを行うには、簡単な必要性：72個の異なる入力のための

input = Input(shape(1,78,3)) 
conv_1_0 = Conv1D(filters = 32, kernel_size = (1,6) , padding = "same" , activation = "relu" , name = "conv_1d_1_0")(input) 

が、すべての入力が同じ形状を有しています。

現在、私は

input0 = Input(shape(1,78,3)) 
input1 = Input(shape(1,78,3)) 
input2 = Input(shape(1,78,3)) 

conv_1_0 = Conv1D(filters = 32, kernel_size = (1,6) , padding = "same" , activation = "relu" , name = "conv_1d_1_0")(input0) 
conv_1_1 = Conv1D(filters = 32, kernel_size = (1,6) , padding = "same" , activation = "relu" , name = "conv_1d_1_1")(input1) 
conv_1_2 = Conv1D(filters = 32, kernel_size = (1,6) , padding = "same" , activation = "relu" , name = "conv_1d_1_1")(input2) 

..

はそれがkerasにいくつかforループでそれを行うことが可能である必要がありますか？

Answer 1

inputs_list = [Input(shape=(1,78,3)) for i in range(72)] 
conv_1_list = [Conv1D(filters = 32, kernel_size = (1,6) , padding = "same" , activation = "relu" , name = "conv_1d_1_0")(input_tensor) for input_tensor in inputs_list] 

これは機能しますか？ :-)