python - 如何将输出层连接到另一个神经网络的输入层？

Question

Actor-network 有 5 个表示状态值的输入神经元，并将产生一个由一个输出神经元保存的输出值。

Q 网络有 6 个输入神经元：5 个代表状态值，1 个代表 Actor-network 的输出。

我将进行梯度下降来单独训练 Actor 网络，保持 Q 网络的权重不变。

我的问题是：我应该如何构造以将 Actor-Network 的输出层插入 Q 网络的输入层，使用 TensorFlow 2.x？

标签： pythontensorflowdeep-learningneural-networkreinforcement-learning

Answer 1

您可以只使用ŧf.keras.ModelAPI：

actor_model = tf.keras.Model(inputs=...,outputs=...)
Q_model = tf.keras.Model(inputs=actor_model.outputs, outputs=...)