有没有办法只激活张量流中几个神经元中的一个特定神经元？

如何解决有没有办法只激活张量流中几个神经元中的一个特定神经元？

我正在尝试创建一个看起来像这样的设计：

现在，我正在尝试使用以下代码，但我需要的是第二层隐藏层的输出，该输出位于下一层的第15个位置。就我而言，它是使用此代码添加到第31位的。

inputs = Input(shape=(30,),name='first_input')
hn = Dense(4,activation='relu')(inputs)
output = Dense(1,activation='linear')(hn)

first_model = Model(inputs=inputs,outputs=output)

second_input = Input(shape=(30,name='second_input')

from_first_model = first_model.output

merge_layer = concatenate([second_input,from_first_model ])
hn = Dense(4,activation="relu")(merge_layer)
dnn_op_layer = Dense(1,activation='linear')(hn)
  
model_b = Model(inputs=[second_input,first_model.input],outputs=dnn_op_layer)

解决方法

这应该工作-将张量切成两部分，然后将两部分与第二个隐藏层的输出连接起来。

test = tf.convert_to_tensor(np.random.rand(30),dtype=tf.float32)
test2 = tf.convert_to_tensor([100],dtype=tf.float32)
# create layer 3 as desired
temp,temp2 = test[:15],test[15:]
layer3 = tf.concat([temp,test2,temp2],axis=0)

edit-您遇到的错误可能是使用功能性api引起的。另外，前面的示例假定输入的形状为（30，），而实际上输入的形状应为（1，30），以与张量流一致。

class model(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hidden1 = tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu')
        self.hidden2 = tf.keras.layers.Dense(1)
        self.hidden4 = tf.keras.layers.Dense(4,activation='relu')
        self.hidden5 = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self,inputs):
        x = self.hidden1(inputs)
        x = self.hidden2(x)
        temp,temp2 = inputs[:,:15],inputs[:,15:]
        layer3 = tf.concat([temp,x,axis=1)
        x = self.hidden4(layer3)
        x = self.hidden5(x)
        return x

# test
mymodel = model()
inputs = tf.convert_to_tensor(np.random.rand(1,30),dtype=tf.float32)
mymodel(inputs)